Metode Gleitender Durchschnitt Adalah

Perhitungan Pencatatan Persedianer Dengan Metode Rata-Rata Metode Rata-Rata (Verschieben von Abweichungen). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan Anzahl der Beiträge persediaan barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan Yang dilakukan oleh Perusahaan, sisa persediaan barang Yang masih ada Segera diambil nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang masih ada diperoleh dengan jalan membagi jumlah nilai persediaan barang yang masih ada dengan jumlah satan barang yang bersangkutan. Dengan demikian, harga pokok barang yang dijual, dinilai berdasarkan harga rata-rata barang itu. 1. Persediaan Awal. 100 Satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 Satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 Satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan harga Pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Moving Average Average merupakan indikator Yang bewegen sering Lattenzaun digunakan dan Lattenzaun standar. Jika di Indonesiakan artina kira-kira adalah rata-rata bergerak. Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan Sederhana karena Pada dasarnya metode ini hanyalah Pengembangan Dari metode rata-rata Yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan Pada Daten Yang stasioner atau Daten Yang Konstant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja dengan Daten Yang mengandung unsur Trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (F t), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glättung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Auf den Wunschzettel Auf die Vergleichsliste Batalkan balasan Dah cukup informatif segh. tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (Datei-Download-an) .. owh ya8230 harap maklum mas..masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah Akan Segera di laksanakanForecasting Metode Moving Average Weighted Metode Glättung merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis Zeitreihen (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan Glättung (penghalusan) terhadap Daten, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk Zeitreihen. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Einfacher Bewegender Durchschnitt Dan Exponentielle Glättung. Pada halaman ini, sagena hanya akan membahas tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Average Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek Yang tidak diinginkan Dari ketidak-teraturan ini, metode einfachen gleitenden Durchschnitt mengambil beberapa nilai Yang Sedang diamati, memberikan Rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode Waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode gleitender Durchschnitt akan lebih baik. Meningkatkan jumlah Beobachtungen akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Gleitender Durchschnitt juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam Anzahl der Beiträge besar untuk ketepatan prediksi, dan Masing-Masing observasi diberikan bobot Yang Sama, ini melanggar Bukti Empiris bahwa Semakin observasi terbaru seharusnya Lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya Akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Average dengan Software IBM SPSS 23 dapat dilihat Pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki Daten kunjungan ke Bali Dari Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam Format Excel, Daten diambil Dari Website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan Daten ke Dalam Arbeitsblatt SPSS 23 sebagai berikut: Datenansicht. (Bagi Yang belum jelas tentang cara Bedeu Daten Dari excel ke SPSS 23 lihat di Schritt bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian Pada menubar SPSS 23 pilih Trans Time Series Seperti Gambar erstellen: 3. Setelah itu Akan Muncul kotak Dialog berikut, pilih Besuchen Sie dan klik Panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel Neu Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak Funktion pilih Zentriert Bewegender Durchschnitt, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan Span dengan 3, dan klik Änderung. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter gleitender Durchschnitt. Adapun proses 1 dan 2 kali glättung kita sebut Einzelner beweglicher Durchschnitt Dan Doppelter beweglicher Durchschnitt. Jangan lupa untuk klik ändern agar variabel besuchen1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgang Yang Didapat Dari Metode Zentriert Bewegen Durchschnittlich Gewichtet Bewegt Durchschnitt Adalah sebagai Berikut: Dari Ausgang Diatas, Dapat Diketahui Bahwa Kunjungan Pada Bulan-Bulan Berikutnya Dapat Kita Lihat Dari Variabel Baru Yang Dihasilkan Dari Zeitreihe-Analyse Metode zentriert gleitenden Durchschnitt 8211 gewichteten gleitenden Durchschnitt . Demikian juga jika kita memilih vorhergehend gleitender Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfacher gleitender Durchschnitt dengan Span 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Exponentielle Glättung dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya