Contoh Soal Metode Gleitender Durchschnitt

Peramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Glättung) Mungkin Sebagian Besar Diantara Kita Pernah Mendengar Tentang Teknik Peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihe. 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 Bewegen Durchschnittlich Exponential Glättung. Kidua 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 Statorer Haruslah Terpenuhi Untuk Meramal. Umzug durchschnittlich 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. Umzug durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt dan doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glättung . Hampir sama dengan gleitender Durchschnitt yaitu merupakan teknik Vorhersage 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 terbagi menjadi einzelne exponentielle Glättung dan doppelte exponentielle Glättung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzigen gleitenden durchschnittlichen Dengan einzigen exponentiellen Glättung. Pemimpin Safira Beach 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 single gleitend durchschnittlich 3 bulanan dan Einzelne exponentielle Glättung (w0,4). Single Moving Durchschnitt Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitenden Durchschnitt (m3). Angka-Prognose pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitenden Durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan Hingga ditemukan hasil prognose 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 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 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean quadratischen Fehler) Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari nilai Fehler atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan fehler yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi 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 exponentielle Glättung. 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 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 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 Januar 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 gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode einfach gleitender 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 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 gleitende durchschnittliche 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 Zeitreihe, misalnya, Enders, Walter 2004. Angewandte ökonometrische Zeitreihe Zweite Auflage New Jersey: Willey Kalo contoh Soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah. Moving Durchschnittliche atau yang lebih dikenal dengan MA merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar Meskipun sangat sederhana, tetapi Verschieben von durchschnittlichen 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 Umzug Durchschnittliche 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 selalu menghitung setiap Daten atau nilai yang baru terbentuk Dalam kancah Handel forex, secara umum Umzug durchschnittlich dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Einfache bewegliche Durchschnitt . Gewichteter beweglicher Durchschnitt als exponentieller bewegter Durchschnitt. Masing-masing varian tersebut sesungguhnya adalah sama-sama menghitung rata-rata bergerak tetapi dengan metode yang berbeda dalam penghitunganya. A. Einfacher bewegter Durchschnitt (SMA) Einfacher Umzug Durchschnittlicher atau Yang Sering Disingkat SMA Adalah Varian Paling Sederhana Dari Indikator Moving Average. Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metode paling einfach dalam menghitung rata-rata Daten bergerak. Seesselai 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 dibagi bilangan pembagi Maka nilai rata-ratanya adalah 448 5,5 2. exponentieller bewegter Durchschnitt (XMA) exponentieller beweglicher Durchschnitt atau yang sering disingkat 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. Secara matematis XMA kita tuliskan dalam bentuk sebagai berikut: Ok, mari kita lihat contoh perhitungannya. Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 Periode: Beberapa Dari Anda Yang Memperhatikan Daten-Daten Yang Membran-Ini Pastilah Bertanya-Tanya Dari Mana Nilai Vorige XMA Pada Daten Nomor 6 Karena Bukankah Kita Belum Sama Sekali Memiliki Nilai XMA Pada Bagian Sebelumnya Jawabannya, Nilai vorherigen XMA Tersebut Adalah nilai SMA Jadi, Nilai XMA untuk Daten pertama adalah sama persis dengan nilai SMA. Dalam contoh diatas besarnya adalah 25,666667. Diperoleh dari (252428242627) 6 25,666667. Sama persis dengan cara menghitung SMA bukan (ayo lihat kembali pada bab sebelumnya). XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu Perhitungan terus dilakukan seperti cara diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya. Tapi sudahlah, Anda tidak perlu melakukan perhitungan seperti saya karena semuanya sudah tersedia secara otomatis pada masa sekarang. Namun jika Anda tertarik untuk melakukan Kreuz überprüfen dengan apa yang saya berikan, silakan saja. Tidak Ada Yang Menghalangi Anda. 3. Gewichteter beweglicher Durchschnitt (WMA) Gewichteter beweglicher Durchschnitt atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varian MA Yang menghitung rata-rata Daten bergerak dengan pembobotan pada beberapa Daten terakhir yang terbentuk. Pada SMA, Bobot Setiap Daten Yang telah Terbentuk Pada Beberapa Periode Sebelumnya Atau Yang Baru Saja Terbentuk Memiliki Bobot Penila 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. Semakin Panjang Periode Yang Ditetapkan, Maka Semakin Besar Pula Pembobotan Yang Diberikan Pada Daten Terbaru. Perhatikan tabel sederhana dibawah: Dalam Chart 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 gelten Open Maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai öffnen yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada chart Schließen. Menghitung rata-rata nilai schließen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Schließen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Schließen yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada chart High. Menghitung rata-rata nilai Hohe dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai High yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada chart Low. Menghitung rata-rata nilai Niedrige dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Niedrige Maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Niedrige yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada chart Median Preis (HL2): menghitung rata-rata nilai median 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 data Jika kita menerapkan MA dengan bewerben Typischer Preis maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Typischer Preis yaitu (nilai HighLowClose) 3 yang terbentuk dari masing-masing blok daten pada chart Weighted Close (HLCC4): menghitung rata-rata Nilai karakter dari blok daten jika kita menerapkan MA dengan bewerben Gewichtet Schließen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Gewichtet Schließen yaitu (nilai HighLowCloseClose) 4 yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart Vielen Dank für das Lesen von Moving Average auf der Otopips Wenn akzeptiert, bitte teilen Sie es über FB, Twitter und schreiben Sie Ihre Kommentare zu diesem ArtikelMoving Durchschnitt Ada Beberapa Kegunaan Dari SMA. Secara garis besar dapat digunakan untuk hal-hal berikut: 1. Menentukan Trend Yang akan terjadi. 3. Memuluskan Indikator lain yang terlalu bergerigi. Pada Bagian Ini Saya Akan Membranen Mengenai Menentukan Trend Dengan Memakai SMA. Menentukan Titik Widerstand Dan Unterstützung Serta Memuluskan Indikator saya Bahas Pada Bagian Lainnya Dari CD Ini (Pasti Saya Bahas Kok. Jangan Khawatir.) Nah, Untuk Lebih Jelasnya Mari Kita Perhatikan Lagi Grafik SMA Barusan: Apakah Anda Melihat Sesuatu Dari Grafik Ini (Ayolah, Sedikit Lebih cerdas lagi.). Ya Benar Disini dapat kita lihat bahwa apabila harga bergerak naik, SMA berada dibawah dari Kerzenständer dan sebaliknya bila harga bergerak turun maka SMA berada diatas Kerzenständer. Tentu saja penerapan periode yang tepat amat membantu disini Apabila Terjadi Kreuzung Antara Harga Dengan SMA, Dapat Kita Ketahui Bahwa Akan Terjadi Perubahan Arah Trend. Nah, bagaimana kalau kita menggunakan dua buah SMA dengan dua periode yang berbeda Hmm. Sangat menarik Kita akan segera tahu bagaimana hasilnya: Lebih memudahkan bukan Dengan penggunaan dua SMA dengan dua periode yang berbeda kita dapat lebih akurat lagi memprediksikan kemana harga akan bergerak. Apabila telah terjadi perpotongan antara harga dengan kedua SMA maka akan dipastikan harga kan berubah arahnya. Dengan Demikian Kita Memiliki Tiga Buah Perpotongan Garis Yaitu Perpotongan Antara SMA 20 Dan SMA 40 Dan Perpotongan SMA 20 Dengan Harga Serta Perpotongan SMA 40 Dengan Harga. Dapat kita katat bahwa apabila rentang antara kedua SMA semakin besar maka kemungkinan trend akan terus berlangsung dan bila mulai terjadi penyempitan jarak diantara keduanya dan sampai terjadi perpotongan kebali, bisa disimpulkan bahwa trend sudah berakhir. Mudah bukan Lalu Bagai Mana Dengan Periode Sayangnya Sampai Saat Ini Belum Ada Aturan Pencarian Periode Yang Tepat Untuk Dipakai. Memang perlu banyak-benyak berlatih dan mencoba (Versuch und Irrtum). Perlu Anda Katze Bahwa Penggunaan Periode Dapat Berubah-ubah Menurut Kebutuhan Meskipun Pada Paar Yang Sama Karena Memang Kondisi Sebuah Mata uang Adalah Dinamis Dari Waktu Kewaktu. Nah, saya sarikan penggunaan SMA untuk membaca trend dalam bentuk tabel sbb: SMA dengan periode lebih panjang berada dibawah SMA berperiode lebih pendek. Kondisi bullish Trend naik MA dapat digunakan untuk menentukan arah trend, untuk menentukan proteksi, untuk masuk atau keluar (Eintrag maupun Ausfahrt) untuk meratakan (Glättung) gerakan-gerakan harga yang terlalu kasar, untuk sinyal konfirmasi dengan menggunakannya sebagai sinyal crossOver, dsb. Fungsi MA adalah meratakan gerakan pasar yang fluktuatif dan mengidentifikasikan arah pergerakan harga, juga dengan MA bisa menunjukan kekuatan trend dari kecuraman dari sudut garisnya. Jenis-jenis Moving Durchschnittliche Yang Lain Akan Dibahas Pada Artikel Terpisah 1. Einfache Moving Durchschnittliche SMA Dihitung Dengan Cara Menambahkan Harga Yang Akan Dihitung Kemudian Dibagi Dengan Periode Lama Waktunya. Harga Yang Dihitung Biasanya Adalah Harga Schließen. Tapi bisa juga harga Hoch, Niedrig, atau rata-rata dari ketiganya. 2. Gewichtet (WMA), Exponential (EMA) dan Dreieckige MA Beberapa Trader Beranggapan Bahwa Harga Yang Terakhir Adalah Lebih Penting Daripada Harga Yang Lebih Lama. Sehingga Naikturunnya MA itu, Karena Pengaruh Harga Terakhir Bukan Karena Pengaruh Daten Beberapa Periode Yang Lalu. Sehingga Harga Yang Terakhir Diberi Pemberat Berupa Bilangan Bulat Yang Dikalikan Kepada Harga Terakhir. Jika pemberat tersebut linier maka disebutlah WMA dan bila berbentuk exponensial disebut EMA. Sedang untuki Dreieckige MA, penekanan pemberatnya ada pada tengah-tengah periode. 3. Variabel MA dan Zeitreihe MA. Variable MA adalah EMA yang parameternya dapat berubah (Adaptif) berdasarkan volatilitas dari Daten. Sedang Zeitreihe MA dihitung berdasarkan teknik linier regresi. Tipps 1 Timing Eintrag Dengan Menggunakan Single Moving Average (SMA, WMA, EMA) Adalah. Kaufen bila harga (umumnya Schließen) diatas rata-rata, Verkauf bila harga dibawah rata-rata. Tipps 2 Single Moving Durchschnittliche Sering Digunakan Sebagai Trend Filter Juga. Yaitu bila harga diatas rata-rata, maka ambillah posisi kaufen tapi gunakan Indikator lain untuk Eintrag Demikian untuk sebaliknya. Artikel Terkait: Halo Saudara, saat ini kita akan mempelajari tentang indikator zickzack. Pernahkan Anda berjalan atau berlari secara zickzack Agak Pusing atau Membran. Berikut adalah rumus dari indikator Alligator: Alligatoren Kiefer (die blaue Linie) atau Rahang Alligator, Alligatoren Zähne (die rote Linie) atau gigi A. Lineare Regression adalah sebuah indikator statistik yang digunakan untuk memprediksikan harga ke depan dari Daten masa lalu, dan biasanya digunakan Sa. Guppy MA Diperkenalkan Oleh Daryl Guppy Adalah Seorang Pendiri Dan Direktion Dari Guppytraders Pty Ltd Saat Ini Dia Merupakan Trader aktif Yang. Commodity Channel Index atau lebih sering disebut dengan CCI, pertama kali diperkenalkan oleh Donald Lambert pada sebuah artikel yang dipublikasikan. Forex Fundamentalanalyse Kini Anda tidak perlu merasa sulit dalam menghadapi berbagai berita Bonus: World Factbook Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Optionen Trading: Pilihan tak Terbatas dalam Investasi Salah satu alternatif investasi terbaik Anda. Bonus: Beste Optionen Links amp Forex Tutorial CD Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Happy Trading mit Fibonacci Tutorial CD Bonus: Best Trading Tipps amp Trick Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Forex Online Trading. Trend Investasi Masa Kini Bonus: FREIES Tutorial forex CD klik di sini. Belajar Forex Education Zeitschriften Vol.1 Bonus: Kostenlose Forex Tutorial CD klik di sini. Forex Premium Tutorial CD Kategorie: Audio Visual Forex Tutorial CD Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Sukses Investasi Forex Untuk Semua Orang Kategorie: Audio Visual Forex Tutorial CD Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini.