Kegunaan Metode Moving Average

Metode Moedas em Movimento dengan C Mudança média kalo diindonesiakan sich kurang lebih artinya adalah rata-rata bergerak, 8220sorry kalo salah ya coz kurang bisa bahasa inggris sich8230hehehe..8221 merupakan metode standar dan paling sederhana yang kita gunakan, maklum metode ini hanya merupakan pengembangan dari Metode rata-rata yang kita telah pelajari tempo doloe82308230. Mudando média média de média urbana, média móvel ponderada, média móvel exponencial. Tapi dari 3 bentuk yang disebutkan semuanya merupakan metodo em movimento média hanya saja cara untuk merata-ratakannya berbeda. Dan pada kesempatan kali ini saya akan coba membahas tentang avarege móvel simples 8220coz agak gampang sich8221 Kegunaan dari metode Simples Mudança Média: Menentukan tendência yang akan terjadi Menentukan titik suporte dan resistência Memuluskan indicador yang terlalu bergerigi Kayaknya udah cukup teorinya nich, langsung masuk ke intinya aja Ya8230. Misalnya 8220kita mempunyai 8 buah dados sebuah tendência sebuah jenis motor dimana datanya adalah 32, 45, 43, 23, 57, 56, 44, 31 dengan periode simples, média móvel 3, maka hitunglah simples, em movimento, média, periode ke 3 8221 Dari hasil pengerjaan table penyelesaian Diatas maka, algoritma dari penyelesaian diatas adalah: Menentukan berapa banyak dados yang akan dihitung simples média móvel. Misalnya 8 dados Menginput dados-dados yang akan dihitung sesuai dengan jumlahnya Menentukan skala prioritas simples médias móveis yang akan dihitung. Misalnya skala prioritas ke-3. Média móvel simples de Melakukan perhitungan. Misalnya jika skala prioritas tiga maka akan dilakukan penjumlahan dados dados mulai pada ke-3, dados jumlah kemudian yang akan dijumlahkan 3 dados dimulai dados dados 1 1 8221abc - gt bcd8221, dan rata-ratanya akan dibagi dengan 3. Menginisialisasi variabel-variabel yang akan Digunakan. Menginput banyaknya dados yang akan digunakan, selain itu banyaknya dados juga berfungsi sebagai controle kondisi perulangan. Baca artikel declaração tutorial perulangan. 8594 variabel p sebagai variabel untuk menentukan banyak dados yang akan digunakan. Menginput dados dengan menggunakan perulangan para agar sesuai dengan banyak dados yang dinginkan. 8594 variabel q sebagai variabel yang digunakan untuk perulangan, variabel xq sebagai variabel yang menyimpan dados sesuai dengan indeks q. Menentukan skala prioritas yang akan digunakan. 8594 variabel y sebagai variabel skala perioritas simpan nilai y, selain itu y juga berfungsi untuk mengecek apakah penjumlahan dados akan dimulai pada dados ke berapa, dan variabel s menyimpan nilai y yang berfungsi untuk menjadi standar pembagi. Melakukan proses perhitungan dengan menggunakan para bersarang, dimana perulangan pertama untuk mengontrol perhitungan berdasarkan jumlah dados, sedangkan para yang kedua untuk menjumlah dados, tetapi sebelum itu dados apakah nilai dari q sudah berada pada dados ke-3 8221karena prioritas skala 38221, dan apabila bernilai benar Makakakanan perulangan. 8594 variabel q sebagai variabel yang digunakan untuk perulangan dan variabel p sebagai kontrol perulangan. Se (qgty) berfungsi untuk mengecek apakah nilai dari q sudah sama dengan y, disini asumsinya bahwa apabila nilai dados dados indeks ke q sudah sama dengan nilai prioritas maka lakukan proses perulangan di dalam perulangan yang diatasnya dan untuk melakukan perhitungan pada dados ke 4 maka nilai Dari y dinaikkan sehingga untuk masuk dalam proses perulangan nilai y yang akan diseleksi menjadi naik. Untuk proses perhitungan dilakukan dalam perulangan yang berada dalam perulangan, untuk itu disini menggunakan 2 variabel bantu yaitu z dan n untuk mengontrol perulangan dengan perpindahan dados yang akan dijumlah berdasarkan nilai dari variabel y dan variabel y sendiri berubah berdasarkan perpindahan dados indeks q sedangkan variabel z dinaikkan Ágar perpindahan nilai dados dados berubah dari yang awalnya indeks 1 kemudian akan dimulai indeks 2. contoh 822121 23 248221 indeks 1 dan defeks 2 822123 24 268221. Menjumlah Total de dados de dados diferentes. 8594 variabel n sebagai variabel yang digunakan untuk perulangan, variabel xn sebagai variabel yang menyimpan dados sesuai dengan indeks n, menggunakan variabel bantu jum yang akan menjumlah tiap-tiap dados dengan rumus jum jum xn yang berlangsung dalam perulangan. Menghitung, média móvel simples. 8594 variabel s sebagai variabel menyimpan nilai y sehingga digunakan untuk membagi jum dengan rumus jum s setelah proses perhitungan selesai maka akan perhitungan akan belangsung pada indeks q berikutnya namun sebelummnya nilai dari z dan y dinaikkan 1 8220rumus z y8221, dan merubah mengset nilai variabel jum kembali 0. 8220Untuk saída diatas diset secara manual sehingga saída akan berubah apabila nilai nya berubah, sebenarnya ada beberapa cara untuk entrada de mengset entrada de saída secar otomatis dengan cara manipulasi entrada e saída em breve8221Metodo peramalan (previsão) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas dados kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan kualitatif memanfaatkan factor-faktor penting seperti intuisi, pendapat, pengalaman pribadi, dan system nilai pengambilan keputusan. Metode ini meliputi metode delphi, metodo nominal grup, pesquisa passando por analogia análoga analítica e ciclo de vida. Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas dados kuantitatif atau modelo matematis yang beragam dengan dados 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. uma. Tersedia data dan informasi masa lalu b. Dados de 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 series temporais. A. Metode Time Series Metode series temporais (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode série temporária terdiri dari metode naf, metode rata-rata bergerak (média móvel), metodo eksponential suavizando a projeção de tendência de metodo. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan modelo peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naif memberikan titik awal untuk perbandingan dengan modelo lain yang lebih canggih. Contoh. Jika penjualan sebuah produk (mis: telepon genggam Motorolla) adalah 68 unidade pada bulan Januari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 unidade juga. Metode Rata-rata Bergerak (média móvel) Rata-rata bergerak adalah suatu metodo peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir dados untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential smoothing merupakan pengembangan dari metode, médias móveis. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Dados de dados diberi bobot, dados yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Rumus metode eksponential suavização. Dimana. F t Peramalan baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A 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 (desvio absoluto médio MAD) MAD adalah nilai yang dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode dados (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan suatu modelo sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variável-variabel lain yang dianggap berpengaruh. Sebagai 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). Data dari variável-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari modelo peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variável penyebab terjadinya item yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, saída dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan estimasi 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 begitu baik. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah dados kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Dados berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa pecan di penginapan Marthy e Polly Starr di Marathon, Flórida. Jika peramalan menunjukkan bahwa akan namorando 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. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah dados kuartalan beberapa tahun. Empat tahapan yang termasuk di dalam memformulasi modelo de previsão ekonometrika ini antara lain membangun suatu modelo teori, mengumpulkan dados, memilih bentuk persamaan fungsi yang diestimas, 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 modelo. Faktor harga yang mempengaruhi volume 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 renda por kapita (I), harga barang lain (Po), dan Advertensi (A), dan lain-lain. Karena itu modelo 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 volume permintaan, um merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Renda, Harga Barang Lain , Dan Advertistensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendência ekonomi jangka panjang. Modelo ini kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modelo ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan sub sektor industri, produksi dari sektor dan sub sektor industri. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modelo ini adalah dados tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalcan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya anda berencana untuk mengoleksi arquivos menggunakan hospedagem yang baru Jika ya, silahkan kunjungi site ini kbagi untuk info selengkapnya. Di sana anda bisa dengan bebas compartilham dan mendowload foto-foto keluarga dan viagem, música, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Gratuito :)