Metode Mobile Media Adalah

Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Avarage Moving) Metode Rata-Rata (Avarage Moving). Metode beranggapan ini, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah persediaan barang, baik Karena pembelian maupun Karena adanya penjualan yang dilakukan Oleh Perusahaan, Sisa persediaan barang yang ada Masih Segera diambil Nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang ada Masih diperoleh dengan Jalan membagi jumlah nilai persediaan barang yang ada Masih Con una quantità satuan barang yang bersangkutan. Dengan demikian, di prezzo Pokok barang yang dijual, dinilai berdasarkan di prezzo rata-rata Barang ITU. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 RP12 satuan, - 3. Pembelian. 100 satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan di prezzo Pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: medie mobili media mobile (bergerak rata-rata) 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 dati kali observasi baru tersedia, Maka Angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Singolo Moving Rata-rata bergerak Tunggal media (Single media mobile) Adalah Suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok Nilai pengamatan, mencari Nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan Datang. Metode singolo media mobile mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan Datang memerlukan dati historis Selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 Bulan media mobile, Maka ramalan Bulan ke 5 Baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan medie mobili bulan ke 7 Baru Bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu media mobile. efek pelicinan Semakin terlihat Dalam ramalan atau menghasilakan media mobile yang Semakin Halus. Persamaan matematis singole medie mobili Adalah sebagai berikut Mt Moving untuk periode t F t1 media Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas Dalam media mobile Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan Deret berkala, dati sebagian Yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa dati berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan Secara Lebih Baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan Datang Adalah yang Sangat penting. Jika Yt dati merupakan riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode yang sama, Maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). et Kesalahan dati pada periode t Yt 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): errore assoluto medio (MAE) errore assoluto medio atau nilai tengah kesalahan obsolut Adalah rata-rata Mutlak Dari kesalahan meramal, Tanpa menghiraukan tanda Positif maupun negatif. Rata-rata KUADRAT kesalahan (errore quadratico medio MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi Teknik peramalan Masing-Masing kesalahan (dati selisih aktual terhadap dati peramalan), dijumlahkan kemudian dan dibagi dati Con una quantità dikuadratkan. MSE dihitung dengan rumus: Lascia un commento Cancella risposta recente PostsPeramalan Sederhana (Single media mobile vs singolo esponenziale) Mungkin sebagian Besar diantara kita pernah mendengar tentang Teknik peramalan. Tentunya Bukan dukun Peramal, dati melainkan TEKNI untuk meramalkan previsioni Suatu Deret serie temporali waktu. 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 media mobile esponenziale dan. Kedua Teknik ini merupakan TEKNI previsione yang sangat Sederhana Karena Tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada TEKNI prevede ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, DSB. Meskipun demikian, asumsi dati stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Media mobile merupakan Teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak Dari Nilai Nilai-masa Lalu, misalkan bergerak rata-rata 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi Teknik ini tidak disarankan untuk serie temporali di dati yang menunjukkan adanya pengaruh tendenza dan musiman. Media mobile terbagi menjadi media singola mobile dan media doppio movimento. Livellamento esponenziale . hampir sama dengan media mobile yaitu Teknik merupakan previsione yang Sederhana, tetapi Telah menggunakan Suatu penimbang dengan besaran Antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka previsione Hasil cenderung mendekati Nilai obseervasi, sedangkan Jika Nilai w mendekati Nilai 0, previsione Hasil maka mengarah ke Nilai ramalan sebelumnya. Esponenziale terbagi menjadi singolo livellamento esponenziale dan smoothing doppio esponenziale. Kali ini, dibahas Akan perbandingan metode unico media mobile dengan singolo livellamento esponenziale. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2013. I bis meminta cantato manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan dati omzet bulanan dari bulan Giugno 2011 sampai Desember 2012. Berbekal pengetahuan di bidang statistik, cantato manajer melakukan forcast dengan metode unico media mobile a 3 bulanan dan singolo livellamento esponenziale (w0,4). Singolo media mobile Pada tabel di ATAS previsione ramalan bulan settembre 2011 yaitu 128.667 juta rupia diperoleh dari penjumlahan omzet Bulan Giugno, Luglio, Agustus 2011 dibagi dengan Angka media mobile (m3). Angka previsione pada bulan ottobre 2011 yaitu 127 juta rupia diperoleh dari penjumlah omzet Bulan Juli, Agustus, settembre 2011 dibagi dengan Angka movimento bulanan Tiga media (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan Hasil previsione bulan Januari 2013 sebesar 150.667 juta rupia. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupia atau mengalami penurunan sebesar 1.333 juta rupia dibanding dengan omzet Desember 2012 sebesar 152 juta rupia. Perhatikan Baris pada bulan 2011 Kolom errore hingga Previsione Juni-Agustus Tidak memiliki Nilai, Karena peramalan Pada Bulan-bulan dati tersebut Tidak tersedia media mobile 3 bulanan, Bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan Hasil ramalan digunaka RMSE (radice errore quadratico medio) Untuk perhitungan RMSE, Mula-mula dicari nilai errore atau selisih Antara nilai aktual dan ramalan (previsione omzet), kemudian KUADRAT Nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing bulanan dati. Lalu, jumlahkan seluruh Nilai errore yang Telah dikuadratkan. Terakhir hitung Nilai RMSE dengan rumus di ATAS atau Lebih gambangnya, Bagi Nilai penjumlahan errore yang Telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya Lalu di akarkan. Pada recapitassero Di ATAS, banyaknya observasi yaitu 16 (Mulai Dari settembre 2011-Desember 2012). Singolo livellamento esponenziale. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode singolo esponenziale. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari Operasi statistik tertentu (Bisa proporsi tertentu), Namun dapat Juga ditentukan Oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w Previsioni 4. W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Giugno 2011 yaitu 137.368 juta rupia diperoleh Dari rata-rata omzet dari bulan Giugno 2011 hingga bulan Desember 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134.821 juta rupia 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 Giugno 2011 sebesar 134.821 juta rupia. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan Angka ramalan untuk bulan Januari 2013. Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta rupia atau Turun sebesar 2.776 juta rupia. Kemudian hitung Nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE media mobile. Hanya Saja jumlah Berbeda observasi. Pada tabel di ATAS jumlah obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode media mobile semplice 3 bulanan (16) Karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari dati pada periode Awal. RMSE metode singolo livellamento esponenziale 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 0946, RMSE exp. smoothing 1.073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode media mobile Lebih baik Dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta rupie (meskipun memiliki nilai yang Lebih rendah daripada Bulan sebelumnya). (Untuk Materi yang Jelas Lebih, silakan dicari di Buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya Enders, Walter 2004. Applied Econometric Time Series Seconda edizione del New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal Dalam tulisan ini, saya kutip Dari Buku Modul kuliah.