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 sama 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 Data 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, saisonal, dan zyklisch. Ketika-Daten Beobachtungs-Berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Seutelai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend Pola zyklisch ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar Garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman krankheit pola saisonale 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 Moving Average Rata-rata bergerak tunggal (Gleitender Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan miaulnya Daten Baru, Maka Nilai Rata-Rata Yang Baru Dapat Dihitung Dengan Menghilangkan Daten Yang Terlama Dan Menambahkan Daten Yang Terbaru. Umzug durchschnittlich ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. 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 terachhir (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 Daten 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 menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata insgesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut 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 Damen, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dusche, dusche, dusche, Digunakan, 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 menu Graph 8211 Zeitreihe Plot 8211 Einfache, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Ausgang seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prognostiziert dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . Seaha muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Daten, pada kotak MA Länge: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generationen 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 (Ein-Periode-voraus Prognosen), Residuals, Dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan Pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen Dan OK. Sehingga muncul Ausgabe seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari prognose Daten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Double Moving Durchschnittlicher 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. Berbagi Gratis Kelemahan dan Kelebihan LWMA Berbanding SMA Hallo. Bagaimana kabarnya Handel unda. Mudah mudahan tetap Gewinn kosisten. Kali ini saya akan memcoba berbagi kostenlos tentang kelemahan dan kelebihan LWMA (Linear Weighted Moving Average) berbanding SMA (Simple Moving Average). Terutama dalam Handel sehari - hari. Bukan saya merasa sudah jago dalam forek tetapi saya juga sedang berusaha memahami tentang teknikal analisa forex Karena merupakan analisa forex fundamental dalam cara bermain forex Forex adalah seni untuk mengolah daten dari forex indikator yang nantinya di padukan dengan informasi dari chart yang terus berubah secara dinamis. Forex indikator yang selama ini saya pelajari dalam cara bermain forex adalah salah satunya MA (Bewegender averge) dan di bawah saya sajikan rumus perhitungan MA dai ini sudah tersedia dalam Plattform Metatrader. Rumus perhitungan MA Yang saya Kutip Dari Forum für Exemplar. Simple Moving Average (SMA) Moving Average Memiliki Beberapa Methode atau jenis perhitungan Perhitungannya dengan menjumlahkan harga yang akan dihitung dibagi dengan Zeitraum. Contoh: kita akan mencari nilai SMA dari 5 schließen preis tiap kerze, yang nilai schließen masing-masing kerze adalah 5,7,2,9,3 Exponential Moving Average (EMA) nilai EMA bisa dihitung menggunakan rumus berikut dilihat dari rumus di atas sangat Mudah untuk menghitung nilai EMA karena hanya membutuhkan nilai harga sekarang dan nilai EMA sebelumnya. Tapi jika diteliti lagi, darimana kita mendapatkan nilai previouse EMA. Yah kalau ada lagi daten sebelumnya tinggal jawab aja dari EMA sebelumnya lagi. sebenarnya EMA previouse itu adalah nilai SMA contoh perhitungan: nah Daten previouse EMA yang ke 6 itu diambil dari perhitungan: (252428242627) 6 25,666667 (sama dengan menghitung nilai SMA) Nah dari pernyataan diatas kita bisa mengambil kesimpulan bahwa EMA akan memberikan signal lebih dini dibanding SMA. Geglättete bewegliche durchschnittliche (SMMA) SMMA memiliki perhitungan bertahap. - untuk menghitung nilai SMMA awal sama dengan menghitung SMA yaitu (Gesamtdaten dibagi Zeitraum) - untuk nilai SMMA ke dua dan seterusnya menggunakan rumus contoh: kita akan menghitung nilai SMMA menggunakan Zeitraum 3, dari Daten 1,2,3,4,5, 6,7 dst bertahap dari 3 bar pertama SMMA (PREIS 1 PREIS 2 PREIS 3) PERIODE SMMA (123) 3 2 lalu SMMA pada bar ke 4 dihitung menggunakan rumus: SMMA (PREVIOUS SUM - VORHERIGE AVG Daten ke 4) PERIOD SMMA (6 - 2 4) 3 8 3 2,67 SMMA pada bar ke 5 SMMA (8 - 2,67 5) 3 10,333 3,44 SMMA pada bar ke 6 SMMA (10,33 - 3,44 6) 3 12,89 3 4,30 dst Linear Weighted Moving Average (LWMAWMA) Pembobotan Nilai Pada WMA Tergantung Dari Periode Yang Kita Tentukan. Semakin besar period maka semakin pesar pembobotan nilai perhitungannya. Menurut pengalaman saya LWMA antwortet terhadap harga lebih cepat. Jadi kita kalau melihat trend lebih cepat Kelemahannya karena kecepatnya itu Kadang kita salah menafsirkan arah harga bila dilihat dari kacamata SMA. Trader kan tidak semua pakai LWMA jadi kadang kita keliru Contoh Paar EUUSD - SMA Periode Bulanan. Harga Bermain Di Bereich Sd1 Dan Sd2 (Warna Biru) Jadi Menurut Prinsip BBMA Harga Termasuk Sedang Trending up. Spoiler (Bewege deine Maus zum Spoilerbereich, um den Inhalt zu enthüllen) Contoh Pair EUUSD - LWMA Periode Bulanan. Harga Sedang Bermain Di Bereich Sd1 Dan Midle Bulanan (Warna Biru) Berarti Menurut Prinsip BBMA Harga Sedang Flat normal. Spoiler (Bewegen Sie Ihre Maus in den Spoiler Bereich, um den Inhalt zu enthüllen) Jadi Mana Yang Lebih Baik Ternyata Semuanya Baik Dan Akurat Tetapi Kita Juga Harus Response Pada Saat Batas LWMA Tembus, Kita Juga Harus Lihat Batas SMA Anfangen Pula Sebaliknya, Pada Saat Batas SMA Sudah Tidak gültige kita juga lihat LWMA. Karena setiap trader tidak sama dan itu tercermin pada pergerakan harga, tarik menarik antara Käufer dan Verkäufer membuat harga kadang naik kadang turun. Karena forex adalah seni dalam mengolah informasi dari Forex Indikator maka kita harus bisa menikmatinya dalam cara kita bermain forek sehai - hari. Semoga bermanfaat Glücklicher Handel. Metode peramalan (Vorhersage) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas daten kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan kualitatif memanfaatkan Faktor-faktor penting seperti intuisi, pendapat, pengalaman pribadi, dan system nilai pengambilan keputusan. Metode ini meliputi metode delphi, metode nominal grup, übersicht pasar dan analisis historikal analoge und lebenszyklus. Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas daten kuantitatif atau modell matematis yang beragam dengan daten masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. ein. Tersedia Daten dan informasi masa lalu b. Daten als Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalu akan terus berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal dan Zeitreihen. A. Metode Zeitreihe Metode Zeitreihe (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode Zeitreihe terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt), metode eksponential glättung dan metode Trendprojektion. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan Modell peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naif memberikan titik awal untuk perbandingan dengan Modell lain yang lebih canggih. Contoh Jika penjualan sebuah produk (mis: telepon genggam Motorolla) adalah 68 Einheit pada bulan Januari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 Einheit juga. Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir Daten untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential Glättung merupakan pengembangan dari metode gleitende Durchschnitte. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan Daten terbaru. Setiap daten diberi bobot, daten yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Rumus metode eksponential Glättung. Dimana F t Peramalan baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) Ein t-1 Permintaan aktual periode lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan dalam peramalan Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (mittlere absolute Abweichung MAD) MAD adalah nilai yang dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode daten (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan suatu modell sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel variabel lain yang dianggap berpengaruh. Seutelai contoh, permintaan akan baju baru mungkin berhubungan dengan banyaknya populasi, pendapat masyarakat, jenis kelamin, budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (hari raya, natal, tahun baru). Daten dari variabel-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari Modell peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variabler penyebab terjadinya item yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan Adanya Hubungan Tersebut, Ausgang Dapat Diketahui Jika Eingang Diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan Schätzungen menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang betitu baik. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah daten kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Daten berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa pecan di penginapan Marthy und Polly Starr di Marathon, Florida. Jika peramalan menunjukkan bahwa akan dating 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara simultan. Baik untuk peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan ini selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produk, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah Daten kuartalan beberapa tahun. Empat tahapan yang termasuk di dalam memformulasi prognose modell ekonometrika ini antara lain membangun suatu modell teori, mengumpulkan Daten, memilih bentuk persamaan fungsi yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi hasil. Contoh S ebagai contoh disini misalnya kita menginginkan untuk memprakirakan permintaan, maka hubungan antar harga dan kuantitas dapat menjadi dasar teori yang logis bagi suatu modell. Faktor harga yang mempengaruhi Volumen permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka secara spesifik hubungan kausalistik Permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh einkommen pro kapita (I), harga barang lain (Po), dan Advertensi (A), dan lain-lain. Karena itu Modell fungsi yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan pada pembahasan estimasi permintaan yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau variabel antara lain seperti yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan A) Yang secara ekonomi terbukti secara empirik bahwa fungsi permintaan Dipengaruhi P, I, Po, Dan A itu dirumuskan sebagai fungsi: Qd a 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan Volumen permintaan, ein merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Einkommen, Harga Barang Lain , Als Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi trend ekonomi jangka panjang. Modell ini kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modell ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan sub sektor industri, produksi dari sektor dan sub sektor industri. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modell ini adalah daten tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi Saya ingin tau, apakah kiranya und a berencana untuk mengoleksi dateien menggunakan hosting yang baru Jika ya, silahkan kunjungi website ini kbagi untuk info selengkapnya. Di sana anda bisa dengan bebas share dan mendowload foto-foto keluarga dan trip, musik, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Kostenlos :)
No comments:
Post a Comment