Metode Lissage exponentiel Lissage adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Lissage exponentiel adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponentielle terhadap nilai 8211 nilai observasi yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode lissage exponentiel merupakan pengembangan dari metode moyenne mobile. Dalam metode dans peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan données baru. 1. Métodicité Lissage exponentiel simple Metode lissage exponentiel simple merupakan perkembangan dari metode moyenne mobile sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumeau sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: A) Pada St1 terdapat sedangkan pada St tidak terdapat b) Pada St terdapat sedangkan pada St1 tidak terdapat (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai St itu Kalau (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) (0) (0) (0) (0) (0) (0) Soyez le premier à donner votre avis sur ce jeu. Soyez le premier à commenter cette vidéo! Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tableau de bawah ini Tableau I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Lissage exponentiel No Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Simple Lissage exponentiel lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara aléatoire (tidak teratur). 2. Méthode Double Lissage Exponentiel Méthode inu merupakan modèle linéaire yang dikemukakan oleh Brun. (1 8211) (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Lissage doux Exponentiel Lissage doux dilatukan proses lissage dua kali, Sebagai berikut: St Xt (1 8211) St bukan St1 Prévision dilakukan dengan rumus: Stm à btm (1.10) m jangka waktu prévision kedepan (1.11) (1.12) Metode double exponentiel lissage ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan données yang mengalami tendance naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 par St-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai dans le harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St dan sama dengan Xt atau deng menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Méthode double exponentielle lissage untuk penjualan barang X. Tableau 2 Volume penjualan barang X NO PERMINTAAN BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus 1,10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung st172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum données de cukup St danggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudien mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga secara berangkai didapatkan: Harga-harga dan diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai n'a pas encore téléchargé: Dari secara berangkai didapat hargue-harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm à btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triple Lissage Exponentiel Metode inupéritable merupakan metode prévision yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat prevision yang berluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan pronostic dengan metode in a sebagai berikut: (1.13) Il n'y a pas de commentaire pour cet article. Biasanya ditentukan sama seperti nilai et yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditantukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama: 1. Carilah nilai (1.15) Untitled nilai tahun pertama biasanya dianggap sama dengan data tahun pertama. Carilah nilai (1.16) Carilah nilai (1.17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yaitu berapa tahun yang akan datang forecast dilakukan. À, bt, ct, adalah, nilai, yang, telah, dihitung, sesuai, dengan, rumus, depan. Contoh penggunaan metode Triple Exponentielle Lissage untuk peramalan penjualan kita gunakan données tabel 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai et maka kita harus mencari nilai. À, bt, ct dengan. (1.16) (1.16) (1.17) (1.18) harga at, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1.19) 26 nov. 2009 Lissage exponentiel merupakan Prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objeck pengamatan terbaru. Ia menitik-beratkan pada penurunan priorité a secara eksponensial pada objeck pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan dibérian prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada observasi yang lebih lama. 1. Simple lissage exponentiel Juga dikenal sebagai simple lissage exponentiel yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Modèle de carte de données bahwa données de sekitar nilai signifie yang tetap, tanpa tendance atau pola pertumbuhan konsisten. Rumeur simple exponentiel lissage adalah sebagai berikut: dimana: S t peramalan untuk periode t. X t (1) Nilai aktual séries chronologiques F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Double lissage exponentiel Metode ini digunakan ketika données menunjukkan adanya tendance. Lissage exponentiel dengan adanya tendance seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode 8211 niveau dan tendance nya. Niveau adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai données pada akhir masing-masing periode. Tendance adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Rumus doux exponentiel lissage adalah: 3. Triple Lissage Exponentiel Metode ini digunakan ketika données menunjukan adanya tendance dan perilaku musiman. Untuk menangani musiman, djembangkan, paramètre, persan, ketiga, yang, mais, metode, 8220Holt-Winters8221, sesuai, dengan, nama, penemuya. Terdapat dua modèle Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplicative modèle saisonnier dan Additif modèle saisonnier yang akan dibahas pada bagian lain dari blog ini. Kembali kita lihat data Bali visualisation 2015 yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali: Données sur la série temporelle yang diambil sejak Januari 2008 hingga Sept 2015, données sur les disques 92 pengamatan, untuk datanya dapat diambil disini gtgtgt Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita akan Gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap données importantes: buka logiciel eviews kamu, pilih ouvrir les fichiers existants, 2. Setelah keluar jendela eviews pilih fichier gt importation gt importation du fichier, 3. Kemudian ambil données kamu gt ouvert, 4. Setelah terbuka tamponner sebagai berikut: langsung klik Suivant, finition lalu, 5. Nah sekarang fichier de travail kita telah terbaca oleh eviews, 6. Klik 2x pada variabel visite maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews. 8. Kemudian setelah muncul jendela exponentielle lissage pilih tingkat pemulusannya, misalnya double, visitasm adalah hasil estimasi, kemudian lissage paramètre biarkan eviews yang menentukan, ok kemudien, 9. Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai berikut. Dari sortie dapat kita lihat nilai paramètre Alpha sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan dengan formule: 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 doux exponentiel lissage adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan dengan doux lissage exponentiel. Untuk Hasil estimasi dengan simple exponentielle lissage adalah sebagai berikut, ulangi kembali proses dari langkah nomor 8 diata, pilih unique exponentiel lissage. Dari diatas de sortie, lissage exponentiel simple. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka nilai peramalan yang diperoleh akan mendekati peramalan metode naïf, dimana titik berat pengamatan akan mendekati nilai rata-rata données aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai Peramalan akan sama dengan peramalan metode naïf. 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 unique exponentiel lissage adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan menggunakan metode lissage exponentiel simple. Garis yang berwarna, merah, adalah, données, setelah, proses, pemulusan, tingkat 1, kita dapat melihat, tidak, banyak, penyesuaian, yang, terjadi, terhadap, données, aktual. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Double lissage élastique. Untuk données aktual, nilai simple dan double exponentielle beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt sumber données. Disbudpar provimientos Bali (diolah oleh Statistik 4 Life) Posté par ariyoso Teori amp Konsep Statistiques Konsep Variable Kualitatif dan Kuantitatif Données Statistiques Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistiques Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistiques Teknik Sampling Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Data Korelasi Bivariat Pemaparan Données Kualitatif dengan Tabulasi Silang nouveau IBM SPSS Ver.23Tag: lissage exponentiel dengan SPSS Lissage exponentiel merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Ia menitik-beratkan pada penurunan priorité a secara eksponensial pada objeck pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan dibérian prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada observasi yang lebih lama. 1. Simple lissage exponentiel Juga dikenal sebagai simple lissage exponentiel yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Modèle de carte de données bahwa données de sekitar nilai signifie yang tetap, tanpa tendance atau pola pertumbuhan konsisten. Rupture de stock Simple exponential lissage adalah sebagai berikut: St peramalan untuk periode t. Xt (1) Nilai aktual séries temporelles Ft-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Double lissage exponentiel Metode ini digunakan ketika données menunjukkan adanya tendance. Lissage exponentiel dengan adanya tendance seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode niveau dan trendnya. Niveau adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai données pada akhir masing-masing periode. Tendance adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Rumus doux exponentiel lissage adalah: 3. Triple Lissage Exponentiel Metode ini digunakan ketika données menunjukan adanya tendance dan perilaku musiman. Untuk menangani musiman, panthéon dikembangkan, paramètre, persan, ketiga, yang, conception, méthode, Holt-Winters, sesuai, dengan, nama, penemuya. Terdapat dua modèle Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplicative modèle saisonnier dan Additif modèle saisonnier yang akan dibahas pada bagian lain dari blog ini. Plus d'informations Les photos des produits et services | Plan | Bali Yang Dirilis Oleh Disparda Bali, yang belum punya bisa télécharger datanya disini. Données terdiri atas 92 pengamatan. 1. tahap analisis pilih di menubar analyser gt create modèle traditionnel, 2. Setelah muncul jendela série chronologique modeller, masukkan variabel 8220visit8221 ke kotak variables dépendantes, méthode pilih exponentiel lissage, lalu klik critères, 3. Dalam jendela critères 8211 variables, kita akan menentukan (1, 1) simple artinya tidak mémasukkan komponen tendance dan musiman, sama dengan ordre zéro autoregression pada ARIMA, dan différensiasi tingkat pertama, dan juga moyenne mobile tingkat pertama (1 , 1,1). Holt8217s linéaire tendance coquilles untuk données dengan komponen tendance linier tanpa komponen musiman. Modèle Holt8217s dapat dikatakan sama dengan ordre autoregression zéro, dengan diferensiasi tingkat kedua dan moyenne mobile tingkat kedua (1,2,2). Browns Tendance linéaire mongaskkan komponen tendance linier dan musiman, sama halnya dengan metode Holt8217s, dengan perbedaan pada zéro ordre autoregression, diferensiasi tingkat dua, dan moyenne mobile tingkat kedua (1,2,2), dengan koefisien moyenne mobile tingkat kedua sama dengan kuadrat dari Satu setengah kali koefisien moyenne mobile tingkat pertama. Damped tendance adalah untuk données dengan tendance linier tetapi tidak mengandung komponen musiman, paramètre pemulusannya adalah niveau, tendance, Dan amortissement tendance. Ia sama dengan autocorrélation d'ordre zéro, dengan diferensiasi tingkat pertama, dan moyenne mobile tingkat kedua (1,1,2). 4. Kemudian pilih statistique, seperti di bawah ini, 5. Lalu mise en intrigue, 6. kemudian menubar sauver gt ok gt ok, 7. Sérigraphie R-carré R-squared menunjukkan nilai positif masing-masing 0,106 dan 0,834, ini menunjukkan, bahwa, belum, dapat, dijelaskan, apakah, modèle, yang, digunakan, dalam, prediksi, lebih, baik, daripada, modèle, dasar. RMSE dan MAE menunjukkan kualitas kecocokan antara modèle yang dibangun dengan données aktual, nilai ini menunjukkan selisih atau résiduel dari modèle dasar dengan modèle yang diprediksi, semakin kecil selisihnya maka modèle akan semakin baik. Dengan kata lain RMSE dan MAE merupakan données standar deviasi dari. Normalize BIC (critère bayésien d'information) dapat bernilai négatif dan positif, semakin kecil nilainya, modèle maka akan semakin baik, tergantung dari struktur datanya. 8. Tracer le résultat de la prévision de la prévision de la prévision des données de prévision des données de prévision de données de prévision de données de données d'aktu de données de dalat de données Menggunakan logiciel eviews sudah dilengkapi dengan contoh kasus dan penyelesaiannya: Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews, an Agus Widarjono Ph. D lihat buku gtgtgt Analisis Ekonometrikan dan Statistiques Dengan Aplikasi Eviews, aile Wing Wahyu Winarno, lihat buku gtgtgt Visiteur S4L
No comments:
Post a Comment