Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Méthode Rata-Rata (Déménagement) Metode Rata-Rata (Déménagement Avarage). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah persédée barang, baik karena pembélien maupun karena adanya penjualan yang dilakukan oleh perusahaan, sisa persédée barang yang masih ada segera diambil nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang masih ada diperoleh dengan jalan membagi jumlah nilai persédée barang yang masih ada dengan jumlah satuan barang yang bersangkutan. Dengan demikian, hargou pokok barang yang dijual, dinilai berdasarkan harga rata-rata barang itu. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembélien. 100 satuan Rp12, - 3. Pembélien. 100 satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan hargue pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Peramalan Sederhana (Moyenne mobile simple vs Lissage Exponentiel simple) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prévision suatu données deret waktu série chronologique. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagu 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 Moyenne mobile et lissage exponentiel. Kedua teknik ini merupakan tekni prévision yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni prévision ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi stasioner des données haruslah terpenuhi untuk meramal. Mouvement de la merupakan moyenne teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan teknik ini tidak télécharger les données de la série temporelle yang menunjukkan adanya pengaruh tendance dan musiman. Moyenne mobile moyenne mensuelle de terbagi menjadi moyenne mobile double. Lissage exponentiel . Hampir sama dengan moyenne mobile yaitu merupakan teknik prévision yang sederhana, tetapi taché menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil pronostic cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil forecasting mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Lissage exponentiel terbagi menjadi lissage exponentiel simple double lissage exponentiel. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode moyenne mobile simple dengan unique exponentiel lissage. Pemimpin Safira Beach Resto à partir de janvier 2013. Je suis membre d'un groupe de personnes qui n'ont pas été informés des résultats mensuels de l'enquête sur les bulletins d'information bulgare de Bulan Juni 2011 sampai Décembre 2012. Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode moyenne mobile simple 3 bulanan dan Lissage exponentiel simple (w0,4). Moyenne mobile simple Pada tabel di atas prévisions ramalan bulan septembre 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka moyenne mobile (m3). Angka forecast pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta roupie diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, Septembre 2011 dibagi dengan angka moyenne mobile tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan prévision de hasil bulan Januari 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan janv. 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta roupie dibanding dengan omzet Décembre 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Prévision hingga erreur tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia données moyenne mobile 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (erreur quadratique moyenne) Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari nilai erreur atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (prévision omzet), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut masquer masing-masing data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh erreur nilai yang telah dikuadratkan. Terakhir a frappé nilai RMSE déngan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan erreur yang yan djuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (septembre 2010-décembre 2012). Lissage Exponentiel Simple. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Lissage Exponentiel Simple. (Bisa proporsi tertentu), le nom de la famille et le nom de famille. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Prévision W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2011 yaitu 137,368 juta roupie diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2011 hingga bulan Décembre 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134,821 juta rupia 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 Janvier 2013. Hasil ramalan omzet untuk bulan janv. 2013 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE de la moyenne mobile RMSE. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode moyenne mobile simple 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari données pada periode awal. RMSE metode lissage exponentiel simple sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metodo di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bande dessinée nilai RMSE dari kedua metode. Metode dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan et 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 moyenne mobile lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150,667 juta roupie (meskipun memiliki nilai yang et lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk materi yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Série chronologique de l'analyse, misalnya, Enders, Walter, 2004. Applied Econometric Time Series Second Edition, New Jersey: Willey. Kalo contoh soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah. Forecasting Metode Moyenne mobile pondérée Metode Smoothing merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analyse série chronologique (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan lissage (penghalusan) terhadap données, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk time Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan Tehnik yang kita kenal dalam metode lissage yaitu Moyenne mobile simple en lissage exponentiel Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Moyenne mobile simple Moyenne mobile simple Séries chronologiques seringkali Mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Une menghilangkan effeck yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode simple moyen mobile mengambil beberapa nilai yang sedang diamati, memberikan rataan, menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode moyenne mobile akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada données. Moyenne mobile Juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan données masa lalu dalam jumlah 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 Moyenne dengan logiciel IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali janv. 2008 hingga Juni 2015 dalam format excel, data diambil dari site web Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam feuille de travail SPSS 23 sebagai berikut: Affichage des données. (Bagi yang belum jelas tentang cara données importantes dari excel ke SPSS 23 lihat di étape bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transformer Créer des séries chronologiques Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialogue, pilih Visit klik Panah sehingga variabel visite berpindah ke kolom variabel Nouvelle Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak fonction pilih Moyenne mobile centrée, atau bisa juga Moyenne mobile antérieure. 5. Kemudian isikan span dengan 3, changement dan klik. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali lissant yang biasa kita kenal juga dengan Moyenne mobile pondérée. Adaptabilité 1 dan 2 kali lissage kita sebut simple moyenne mobile moyenne mobile double. Jangan lupa untuk klik modifier agar var1 visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Production yang didapat dari metode Moyenne mobile moyenne pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée 8211 Moyenne mobile pondérée 8211 Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée 8211 Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée . Demikian juga jika kita memilih moyenne antérieure mobile, keduanya merupakan metode simple moyenne mobile dengan étendue 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Exponentielle Lissage dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya
No comments:
Post a Comment