3 Gleitender Durchschnitt Adalah

Beweglich Durchschnittlich atau yang lebih dikenal dengan MA merupakan Indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Meskipun sangat sederhana, tetapi Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang biasa kita kenal. Misalnya kita memiliki nilai 2,3,4,5,6 maka rata rata Dari nilai-nilai tersebut adalah (23456) 5 4. Sebagaimana namanya Moving Average adalah Indikator Yang menghitung rata-rata bergerak Dari sebuah Daten. Mengapa dikatakan menghitung rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai dari setiap Daten yang bergerak berubah. Jadi MA ini akan selbst menghitung setiap Daten atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trading forex, secara umum Moving durchschnittlich dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Einfache Moving Average. Gewichteter gleitender Durchschnitt als exponentieller gleitender Durchschnitt. Masing-Masing varian tersebut sesungguhnya adalah Sama-Sama menghitung rata rata bergerak tetapi dengan metode Yang berbeda dalam penghitunganya. A. Einfacher beweglicher Durchschnitt (SMA) Einfacher bewegender Durchschnitt atau yang sering disingkat SMA adalah varian paling sederhana dari Indikator Beweglicher Durchschnitt. Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metode paling einfach dalam menghitung rata-rata data bergerak. Sebagai contoh: Jika kita mempunyai Daten 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9 dan 10. Dan kemudian kita Akan mencari nilai rata-rata Dari Daten tersebut maka kita jumlahkan semua Daten tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya Daten pembagi Agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Daten: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10 Bilangan pembagi. 8 Rata-rata jumlah Daten dibagi bilangan pembagi Maka nilai rata-ratanya adalah 448 5,5 2. Exponentieller Gleitender Durchschnitt (XMA) Exponentieller Gleitender Mittelwert von XMA merupakan penyempurnaan dari metode SMA. Dikatakan sebagai penyempurnaan karena XMA menghitung rata rata bergerak dengan pembobotan Yang berbeda Pada Masing-Masing Daten Yang Telah terbentuk Pada Blok Daten. Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang kita pakai maka semakin kecil pembobotan nilai terakhir yang kita pakai. Es ist dir nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist dir nicht erlaubt, deine Beiträge zu bearbeiten. BB-Code ist an. Smileys sind an. Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 periode: Beberapa Dari Anda Yang memperhatikan Daten-Daten Yang membosankan ini pastilah bertanya-tanya Dari Mana nilai vorherigen XMA Pada Daten Nomor 6 karena bukankah kita belum sama sekali memiliki nilai XMA Pada bagian sebelumnya Jawabannya, nilai vorherige XMA tersebut Adalah nilai SMA. Jadi, Nilai XMA untuk Daten pertama adalah sama persis dengan nilai SMA. Dalam siehe auch: besarnya adalah 25,666667. Diperoleh Dari (252428242627) 6 25,666667. Sama persis dengan cara menghitung Nicht vergeben SMA bukan (ayo lihat kembali pada bab sebelumnya). XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu. Perhitungan terus dilakukan seperti von diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya. Tapi sudahlah, And............................................., Nam..................................... Tidak ada yang menghalangi Übersetzung. 3. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Gewichteter gleitender Durchschnitt atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varianisch MA yang menghitung rata-rata Daten bergerak dengan pembobotan pada beberapa data terakhir yang terbentuk. Pada SMA, bobot setiap Daten Yang Telah terbentuk Pada beberapa periode sebelumnya atau Yang Baru saja terbentuk memiliki bobot Bewertungen die Yang-Sama. Sementara pada WMA pada masing-masing Daten Yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda. Daten yang baru saja terbentuk pada blok daten memiliki pembobotan yang lebih ketimbang daten yang telah terbentuk pada blok daten sebelumnya. Pembobotan nilai pada WMA akan tergantung pada panjang periode yang kita tetapkan. .. Iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode......................... Perhatikan tabel sederhana dibawah: Dalam Diagramm forex, penggunaan MA ini adalah untuk menghitung rata-rata bergerak dari blok Daten atau yang lebih dikenal dengan istilah Kerze. Aplikasi MA memiliki beberapa metode dengan penghitungan yang berbeda: Offen. Menghitung rata-rata nilai öffnen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan zutreffen Öffnen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai öffnen yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Schließen. Menghitung rata-rata nilai schließen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden Schließen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Schließen yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart Hoch. Menghitung rata-rata nilai Hoch dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Hohe Yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Niedrig. menghitung rata-rata nilai Median: menghitung rata-rata nilai Low Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Low maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Low Yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten Pada Chart Median Price (HL2) gelten Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Tengah maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Tengah yaitu (nilai HighLow) 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Typische Preis (HLC3): menghitung rata rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Typische Preis maka MA gelten ini hanya menghitung rata rata Dari setiap nilai Typische Preis yaitu (nilai HighLowClose) 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Close (HLCC4) Weighted: menghitung rata-rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Weighted Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Weighted Close yaitu (nilai HighLowCloseClose) 4 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Diagramm Danke für das Lesen auf der Moving Average Otopips Wenn akzeptiert, bitte über den FB, Twitter teilen und schreiben sie Ihre Kommentare zu dieser articleMoving Durchschnitt Moving Averages (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 Daten observasi Baru tersedia, maka angka rata-rata Yang Baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Einzel Moving Average Rata-rata bergerak Tunggal (Single Moving Average) adalah Suatu metode peramalan Yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode Einzel Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan Pada periode yang akan datang memerlukan Daten Historis Selama jangka Waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan gleitenden Durchschnitt, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan bewegliche Durchschnitte bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu gleitenden Durchschnitt. Efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan gleitender durchschnitt yang semakin halus. Persamaan matematis einzelne gleitende Durchschnitte adalah sebagai berikut Mt Moving Average untuk periode t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Anzahl der Beiträge batas dalam gleitenden Durchschnitt Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan Deret berkala, sebagian Daten Yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa Daten Berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan Daten riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode Yang Sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). et Kesalahan Pada periode t Yt Daten 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): mittlere absolute Fehler (MAE) Mittlerer Absoluter Fehler atau nilai tengah kesalahan obsolut adalah rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-Rata kuadrat kesalahan (Mean Squared Fehler MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi Teknik peramalan Masing-Masing kesalahan (Selisih Daten aktual terhadap Daten peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan Anzahl der Beiträge Daten. MSE dihitung dengan rumus: Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Neue BeiträgePeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Smoothing) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihen. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal suatu nilai pada masa yang kan datang bukan berarti hasil yang didapatk ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan abwechselnd yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Beweglicher Durchschnitt Dan Exponentielle Glättung. Kedua teknik ini merupakan tekni prognose yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi Daten stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Beweglicher Durchschnitt merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak disarankan untuk Daten Zeitreihe yang menunjukkan adanya pengaruh Trend dan musiman. Moving durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt als doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glättung . hampir sama dengan gleitenden Durchschnitt yaitu merupakan Teknik prognostiziert Yang Sederhana, tetapi Telah menggunakan Suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil Prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil Prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glättung terboi menjadi einzigen exponentiellen Glättung als doppelte exponentielle Glättung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzeln gleitenden Durchschnitt dengan einzigen exponentiellen Glättung. Pemimpin Safira Strand Resto ingin mengetahui omzet restoran Pada Januari 2013 Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan Daten omzet bulanan Dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode Einzel Durchschnitt 3 bulanan dan bewegen Einzelne exponentielle Glättung (w0,4). Single Moving Durchschnittlich Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, August, August 2011 dibagi dengan angka gleitender Durchschnitt (m3). Angka vorausschau pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitender durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil vorausschau bulan Januar 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta Rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1333 juta Rupiah dibanding dengan omzet Desember 2012 sebesar 152 juta Rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanischen, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk RMSE perhitungan, Mula-Mula dicari nilai Fehler atau Selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet Prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing Daten bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai Fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir geschlagen nilai RMSE dengan rumus di atas atab lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan Fehler yang telah dikuadratkan dengan banyaknya beobachtungen dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einzelne Exponentialglättung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne Exponentialglättung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operationen statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini Akan digunakan nilai w 4. Prognose 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 gelegen 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 von sebesar als Favorit markiert 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 2776 juta Rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada Tabel di atas Anzahl der Beiträge obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode einfachen gleitenden Durchschnitt 3 bulanan (16) karena Pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai Dari Daten Pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glättung 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 daneben 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 gleitenden Durchschnitt 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. Angewandte Ökonometrie Time Series Second Edition New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, Saya kutip Dari buku modul Kuliah