Perbedaan Moving Average Dan Exponential Glättung

Nov 26, 2009 Exponentielle Glättung merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Ia menitik-beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, Beobachtungen Terbaru Akan Diberikan Prioritas Lebih Tinggi Bagi Peramalan Daripada Observasi Yang Lebih Lama. 1. Einfache exponentielle Glättung Juga dikenal einfacher exponentieller Glättung yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Modell mengasumsikan bahwa Daten berfluktuasi di sekitar nilai bedeuten yang tetap, tanpa Trend atau pola pertumbuhan konsisten. Rumus untuk einfaches exponentielles Glätten adalah sebagai berikut: diman: S t peramalan untuk periode t. X t (1) Nilai aktual Zeitreihe F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Double Exponential Glättung Metode ini digunakan Ketika Daten menunjukkan adanya Trend. Exponentielle Glättung dengan adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponieren harus diupdate setiap periode 8211 level dan trend nya. Ebene adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai Daten pada akhir masing-masing Periode. Tendenz adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing Periode. Rumus doppelt exponentielle Glättung adalah: 3. Triple exponentielle Glättung Metode ini digunakan ketika Daten menunjukan adanya Trend dan perilaku musiman. Untuk menangani musiman, telah dikembangkan Parameter persamaan ketiga yang disebut metode 8220Holt-Winters8221 sesuai dengan nama penemuya. Terdapat Dua Modell Holt-Winters tergantung pada Tip musimannya yaitu Multiplikative saisonale Modell dan Additive saisonale Modell yang akan dibahas pada bagian lain dari Blog ini. Kembali kita lihat Daten Bali Besuch 2015 Yang diambil Dari Disbudpar Provinsi Bali berikut ini: Daten berbentuk Zeitreihe Yang diambil Sejak Januari 2008 hingga September 2015, Daten ini 92 pengamatan terdiri Dari, untuk datanya dapat diambil disini gtgtgt Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita Akan Gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap Bedeu Daten: buka Software ezensionen kamu, pilih öffnen vorhandene Dateien, 2. Setelah keluar Jendela ezensionen pilih Datei gt Import gt Import aus einer Datei, 3. Kemudian ambil Daten kamu gt offen, 4. Setelah terbuka tampilannya sebagai berikut: langsung klik Weiter, lalu Ende, 5. Nah sekarang workfile kita telah terbaca oleh eviews, 6. Klik 2x pada variabel besuchen maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews. 7. Untuk Masuk ke pemulusan eksponensial pilih di Registerkarte proc gt exponentielle Glättung gt einzelne exponentielle Glättung, 8. Kemudian setelah Muncul Jendela exponentielle Glättung pilih Tingkat pemulusannya, misalnya Doppel, visitsm adalah hasil estimasi, kemudian Glättungsparameter biarkan ezensionen Yang menentukan, kemudian ok, 9. Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai Berikut. Dari Ausgabe dapat kita lihat nilai Parameter Alpha sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan dengan Formel: 2 (n1) atau n (2 -) Semakin tinggi nilai Yang diperoleh, maka nilai peramalan Akan Semakin mendekati nilai aktual. Dengan demikian nilai peramalan yang diperoleh dengan doppelte exponentielle Glättung adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan dengan doppelte exponentielle Glättung. Untuk Hasil estimasi dengan einzigen exponentiellen Glättung adalah sebagai berikut, ulangi kembali proses dari langkah nomor 8 diatas, pilih einzelne exponentielle Glättung. Dari Ausgang diatas, einzelne exponentielle Glättung memberikan nilai Yang Lebih baik yaitu 0,64, artinya pengamatan Lebih menitikberatkan Pada pengamatan Yang Lebih Baru daripada nilai doppelte exponentielle Glättung sebesar 0.024. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka nilai peramalan Yang diperoleh Akan mendekati peramalan metode naiv (lihat bahasannya disini gtgtgt), dimana Titik Berat pengamatan Akan mendekati nilai rata-rata Daten aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai Peramalan akan sama dengan peramalan metode naiv. Semakin besar nilai, maka Akan Semakin besar pula penyesuaian Yang terjadi terhadap nilai peramalan, sebaliknya Semakin kecil nilai, maka Akan Semakin kecil pula penyesuaian Yang terjadi Pada nilai peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang diperoleh dari einzelne exponentielle Glättung adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan menggunakan metode einzelne exponentielle Glättung. Garis yang berwarna merah adalah Daten setelah proses pemulusan tingkat 1, kita dapat melihat tidak banyak penyesuaian yang terjadi terhadap Daten aktualisieren. Berikut ini adalah grafik perbandingan nilai peramalan dengan metode pemulusan eksponensial terhadap Daten aktual, dapat kita lihat bahwa nilai peramalan dengan Doppel eksponential Glättung tidak mengikuti pola Dari grafik Daten aktual dan einzelne exponentielle Glättung Yang Lebih dekat terhadap nilai rata-rata, perbedaan mendasar ini terjadi Ketika Doppelte eksponential Glättung telah memasukkan komponen Trend dalam estimasinya. Untuk data aktual, nilai single und doppelt exponentiell beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt sumber data. disbudpar Provinsi Bali (diolah oleh Statistik 4 Life) von ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe Daten Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan hipótesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran probabilitas Diskret Sebaran Normale Sebaran Binomiale Sebaran Poisson Transformasi Posted Daten Korelasi bivariat Pemaparan Daten Kualitatif dengan Tabulasi Silang neue IBM SPSS Ver.23Exponential Glättung adalah Suatu prosedür yang Secara Terus menerus memperbaiki peramalan dengan Merata-rata (menghaluskan Glättung) nilai masa lalu Dari Suatu Daten runtut Waktu dengan cara menurun (exponentiell). Menurut Trihendradi (2005) analisis exponentielle Glättung merupakan salah satu analisis Deret Waktu, dan merupakan metode peramalan dengan memberi nilai pembobot Pada serangkaian pengamatan sebelumnya untuk memprediksi nilai masa depan. B. MACAM-MACAM METODE 1. Einfache Exponentiale Glättung Atau biasa disebut sebagai Einfache Exponentialglättung. Metode ini digunakan untu peramalan jangka pendek. Modell mengasumsikan bahwa Daten berfluktuasi di sekitar nilai bedeuten yang tetap, tanpa Trend atau pola pertumbuhan konsisten. Tidak seperti Beweglicher Durchschnitt. Exponentielle Glättung memberikan penekanan yang lebih besar kepada Zeitreihe saat ini melalui penggunaan sebuah konstanta Glättung (penghalus). Konstanta Glättung mungkin berkisar dari 0 ke 1. Nilai yang dekat dengan 1 Mitglied männlich penekanan terbesar pada nilai saat ini sedangkan nilai yang dekat dengan 0 Mitgliedsname penekanan pada titik data sebelumnya. Rumus untuk Einfache exponentielle Glättung adalah sebagai berikut: dimana: S t peramalan untuk periode t. X t (1) Nilai aktual Zeitreihe F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara 0 dan 1