Eksponensiële Smoothing merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan krabbels. Ia menitik-beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan Yang lebih tua. Dengan kata gelê, observasi krabbels Akan punte is toegeken prioritas lebih Tinggi bagi peramalan daripada observasi Yang lebih lama. 1. Enkellopend Eksponensiële Smoothing juga dikenal sebagai eenvoudige eksponensiële gladstryking yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 Bulan ke depan. Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar Waardering: beteken Yang tetap, tanpa tendens term of Pola Pertumbuhan konsisten. Rumus teller aan eenvoudige eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut: dimana: S t peramalan teller aan periode t. X t (1-) Waardering: aktual tydreekse F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan Antara Nol as 1 2. Double Eksponensiële Smoothing Metode ini digunakan Ketika data menunjukkan adanya tendens. Eksponensiële gladstryking dengan adanya tendens seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode 8211 vlak as tendens nya. Vlak n basiese estimasi Yang dimuluskan dari Waardering: data pada akhir Masinga-Masinga periode. Tendens n basiese estimasi Yang dihaluskan dari Pertumbuhan rata-rata pada akhir Masinga-Masinga periode. Rumus dubbele eksponensiële gladstryking n basiese: 3. Drie Eksponensiële Smoothing Metode ini digunakan Ketika data menunjukan adanya tendens as perilaku musiman. Teller aan menangani musiman, Resef Huidige ontwikkeling parameter persamaan ketiga Yang disebut Metode 8220Holt-Winters8221 sesuai dengan Nama penemuya. Terdapat dua model Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplikatiewe seisoenale model Dan byvoeging seisoenale model yang akan dibahas pada bagian gelê dari blog ini. Terug kita Alles data Bali besoek 2015 Yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali berikut ini: Data berbentuk tydreekse Yang diambil van ProZ. com Januarie 2008 hingga September 2015, data ini terdiri Dari 92 pengamatan, teller aan datanya dapat diambil disini gtgtgt teller aan bahasan Metode pemulusan eksponensial berikut kita Akan Gebruik voorkeur Programmatuur evies versi 8.1. 1.Tahap belangrikheid data: Buka sagteware EViews kamu, en kies oop bestaande lêers, 2. Setelah keluar jendela EViews en kies lêer GT invoer GT invoer uit lêer, 3. Kemudian ambil data kamu GT oop, 4. Setelah oop tampilannya sebagai berikut: langsung klik volgende, Lalu afwerking, 5. Nah nou af workfile kita Resef terbaca oleh EViews, 6. Klik 2x pada veranderlike besoek Maka Akan ditampilkan datanya pada jendela EViews. 7. teller aan masuk ke pemulusan eksponensial en kies di blad processed GT eksponensiële gladstryking GT enkele eksponensiële gladstryking, 8. Kemudian setelah muncul jendela eksponensiële gladstryking en kies tingkat pemulusannya, misalnya dubbel, visitsm n basiese hasil estimasi, kemudian glad parameter biarkan EViews Yang menentukan, kemudian ok, 9. Kemudian outputnya Akan ditampilkan sebagai berikut. Dari uitset dapat kita Alles Waardering: parameter Alpha sebesar 0,0240, dimana Metode pemulusan eksponensial dinyatakan dengan formule: 2 / (N1) term of n (2 -) / semakin Tinggi Waardering: Yang diperoleh, Maka Waardering: peramalan Akan semakin mendekati Waardering: aktual. Dengan demikian Waardering: peramalan Yang diperoleh dengan dubbele eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut: berikut ini n basiese perbandingan Waardering: aktual dengan Waardering: peramalan dengan dubbele eksponensiële gladstryking. Teller aan Hasil estimasi dengan enkele eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut, ulangi Terug Proses van vraag langkah nomor 8 diatas word, kies een eksponensiële gladstryking. Dari uitset diatas, enkele eksponensiële gladstryking memberikan Waardering: Yang lebih Baik yaitu 0,64, artinya pengamatan lebih menitikberatkan pada pengamatan Yang lebih baru daripada Waardering: dubbele eksponensiële gladstryking sebesar 0024. Semakin Besar Waardering: (mendekati 1) Maka Waardering: peramalan Yang diperoleh Akan mendekati peramalan Metode naïef (Alles bahasannya disini gtgtgt), dimana titik berat pengamatan Akan mendekati Waardering: rata-rata data aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1 / TY T. Maka Waardering: peramalan Akan SAMA dengan peramalan Metode naïef. Semakin Besar Waardering:, Maka Akan semakin Besar pula penyesuaian Yang terjadi terhadap Waardering: peramalan, sebaliknya semakin kecil Waardering:, Maka Akan semakin kecil pula penyesuaian Yang terjadi pada Waardering: peramalan yang akan Datang. Waardering: peramalan Yang diperoleh dari enkele eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut: berikut ini n basiese perbandingan Waardering: aktual dengan Waardering: peramalan menggunakan Metode enkele eksponensiële gladstryking. Garis Yang berwarna Merah n basiese data setelah Proses pemulusan tingkat 1, Kita dapat melihat Niet banyak penyesuaian Yang terjadi terhadap data aktual. Berikut ini n basiese Grafik perbandingan Waardering: peramalan dengan Metode pemulusan eksponensial terhadap data aktual, dapat kita Alles bahwa Waardering: peramalan dengan dubbel eksponential glad Niet mengikuti Pola van vraag Grafik data aktual Dan enkele eksponensiële gladstryking Yang lebih DEKAT terhadap Waardering: rata-rata, perbedaan mendasar ini terjadi Ketika dubbel eksponential glad Resef memasukkan komponen tendens punte estimasinya. Teller aan data aktual, Waardering: enkele Dan dubbel eksponensiële beserta Dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt die beste bron van inligting. disbudpar provinsi Bali (diolah oleh Statistik 4 Life) Tag: Uji ANOVA dengan SPSS ANOVA merupakan lanjutan dari Uji-t Onafhanklike dimana kita memiliki dua Business Solutions Developer percobaan term of lebih. ANOVA biasa digunakan teller aan membandingkan gemiddelde van vraag dua Business Solutions Developer sampel Onafhanklike (bebas). Uji ANOVA ini juga biasa disebut sebagai One Way Variansieanalise. Asumsi yang digunakan n basiese subjek diambil secara acak menjadi Satu Business Solutions Developer N. Distribution gemiddelde berdasarkan Business Solutions Developer normale dengan keragaman Yang SAMA. Ukuran sampel Antara Masinga-Masinga Business Solutions Developer sampel Niet harus SAMA, tetapi perbedaan ukuran Business Solutions Developer sampel Yang Besar dapat mempengaruhi hasil Uji perbandingan keragaman. Hipotesis yang digunakan n basiese: H 0. 1 2 8230 k (gemiddelde VAN ALLE Business Solutions Developer SAMA) H a. Ek ltgt j (terdapat gemiddelde van vraag dua term of lebih Business Solutions Developer Niet SAMA) Statistik Uji-F yang digunakan punte One Way ANOVA dihitung dengan rumus (k-1). Uji F dilakukan dengan membandingkan Waardering: F hitung (hasil uitset) dengan Waardering: F tabel. Sedangkan derajat bebas yang digunakan dihitung dengan rumus (N-k). dimana k n basiese Vrae Business Solutions Developer sampel, dan N n basiese Vrae sampel. p-waarde rendah teller aan Uji ini mengindikasikan penolakan terhadap hipotesis Nol, dengan kata gelê terdapat bukti bahwa setidaknya Satu in hierdie kombinasie beteken Niet SAMA. Sebaran perbandingan Grafiese memungkinkan kita melihat Distribution Business Solutions Developer. Terdapat beberapa reaksie tersedia pada Grafik perbandingan Yang memungkinkan kita menjelaskan Business Solutions Developer. Termasuk boks plot. beteken . mediaan . Dan fout bar. Evaluasi pada Metode pengajaran oleh pengawas teller aan anak-anak sekolah Paket C n basiese sebagai berikut: Data ini kemudian dapat Ingevuld ke punte werkblad SPSS agar dapat dilakukan die analise. Hipotesis yang digunakan n basiese: H 0. 1 2 3 4 5 (gemiddeld van vraag Masinga-Masinga Business Solutions Developer Metode n basiese SAMA) H 1. 1 ltgt 2 ltgt 3 ltgt 4 ltgt 5 (terdapat beteken dari dua term of lebih Business Solutions Developer Metode Niet SAMA) Langkah-langkah pengujian Een rigting ANOVA dengan sagteware SPSS n basiese sebagai berikut: 1. Inset data ke punte werkblad SPSS, tampilannya Akan seperti berikut ini: 2. Kemudian jalankan die analise dengan memilih ANALISEER VERGELYK beteken dat een rigting ANOVA. seperti berikut ini: 3. Setelah dialoog muncul Kotak, Maka pindahkan Metode ke DEPENDEN LYS, dan waktu ke faktor. 4. Setelah veranderlike dependen Ingevuld en kies opsie nie. kemudian kontrolelys Beskrywende Dan Homogeniteit-van-Variansie boks, seperti Gambar berikut kemudian Klik voortgaan. 6. Setelah itu Maka Akan muncul uitset berupa: 7. Uitgawe post hoc toets Akan berupa MEERVOUDIGE COMPARRISON Hasil Uji Homogeniteit-van-Variansie boks menunjukkan Waardering: sig. (P-waarde) sebesar 0848. ini mengindikasikan bahwa kita gagal menolak H0. berarti Niet cukup bukti teller aan menyatakan bahwa beteken dari dua term of lebih Business Solutions Developer Metode Niet SAMA. Hasil Uji een rigting ANOVA Yang Resef dilakukan mengindikasikan bahwa Uji-F signifikan pada Business Solutions Developer Uji, ini ditunjukkan oleh Waardering: F hitung sebesar 11,6 Yang lebih Besar daripada F (3,9) sebesar 3,86 (F hitung GT F tabel), diperkuat dengan Waardering: p 0,003 lebih kecil daripada Waardering: Kritik 0,05. Tukey post hoc-toets teller aan meervoudige vergelykings mengindikasikan bahwa hanya Business Solutions Developer 4 Yang memiliki Waardering: sig. (F statistieke) yang signifikan secara statistieke. Hasil ini mengindikasikan bahwa perbedaan rata-rata Antara Metode waktu Belajar 1, 2 Dan 3 secara statistieken Niet signifikan Dan meannya secara signifikan berbeda daripada beteken Metode 4 Yang signifikan secara statistieke. (Yoz) vooruitskatting Metode Geweegde Moving Gemiddelde Metode Smoothing merupakan Salah Satu Account Teknik yang digunakan punte die analise tydreekse (runtun waktu) teller aan memberikan peramalan jangka pendek. Punte melakukan glad (penghalusan) terhadap data, Waardering: MVSA Lalu digunakan teller aan mendapatkan Waardering: Yang dihaluskan teller aan tydreekse. Waardering: Yang Resef dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan teller aan meramal Waardering: MVSA depan. Tehnik Yang Kita kenal punte Metode glad yaitu Eenvoudige bewegende gemiddelde as Eksponensiële glad. Pada Besigtig ini, Saya hanya Akan membahas tentang Eenvoudige bewegende gemiddelde. Eenvoudige bewegende gemiddelde data tydreekse seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi Yang beragam. Teller aan menghilangkan efek Yang Niet diinginkan dari ketidak-teraturan ini, Metode eenvoudige bewegende gemiddelde mengambil beberapa Waardering: Yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya teller aan memprediksi Waardering: teller aan periode waktu yang akan Datang. Semakin Tinggi Vrae pengamatan Yang dilakukan, Maka pengaruh Metode bewegende gemiddelde Akan lebih Baik. Meningkatkan Vrae observasi Akan menghasilkan Waardering: peramalan Yang lebih Baik Karena IA cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan Yang Niet biasa yang muncul pada data. Bewegende gemiddelde juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan data MVSA Lalu punte Vrae Besar teller aan ketepatan prediksi, dan-Masinga Masinga observasi punte is toegeken bobot Yang SAMA, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observasi krabbels seharusnya lebih DEKAT dengan Waardering: MVSA depan Maka kepentingan bobotnya Akan meningkat pula. Toepassingsagteware Metode bewegende gemiddelde dengan sagteware IBM SPSS 23 dapat dilihat pada hou voorsien berikut ini: berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali dari Januarie 2008 hingga Junie 2015 punte formaat Excel, data diambil dari webwerf Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama n basiese memasukkan data ke punte werkblad SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi Yang plaas Nog geen jelas tentang Cara belangrikheid data dari uitblink ke SPSS 23 Alles di stap bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 en kies Transformeer Skep Tyd Reeks Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul Kotak dialoog berikut, kies Besoek Dan klik panah sehingga veranderlike besoek berpindah ke kolom veranderlike New variabel di sebelah rechtermuisknop. 4. Setelah itu en kies pada Kotak funksie en kies gesentreer bewegende gemiddelde, term of bisa juga Voor bewegende gemiddelde. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik verandering. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami Proses 3 kali glad yang biasa kita kenal juga dengan Geweegde bewegende gemiddelde. Adapun Proses 1 Dan 2 kali glad kita sebut Enkellopend bewegende gemiddelde Dan Double bewegende gemiddelde. Jangan vergeet teller aan Klik verander agar veranderlike visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Uitgawe Yang didapat dari Metode gesentreerde bewegende gemiddelde Geweegde Moving Gemiddelde n basiese sebagai berikut: Dari uitset diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada Bulan-Bulan berikutnya dapat kita Alles dari veranderlike baru Yang dihasilkan dari tydreeksanalise Metode gesentreerde bewegende gemiddelde 8211 geweegde bewegende gemiddelde . Demikian juga Jika kita memilih bewegende gemiddelde voor, keduanya merupakan Metode eenvoudige bewegende gemiddelde dengan span 3, Maka hasil peramalannya Akan SAMA. (Yoz) Toepassingsagteware Metode Eksponensiële Smoothing dengan SPSS Akan dibahas pada bahasan selanjutnyaPenulisan article ini bertujuan teller aan menjawab Satu dari sekian banyak Vrae mahasiswa Yang sedang menyelesaikan tugas akhir, Baik skripsi maupun tesis. Vrae dimaksud n basiese Bagaimana menghitung Beta koreksian menurut Scholes-William. Misalkan Taufik n basiese seorang mahasiswa, IA ingin mengetahui besarnya beta koreksian PT Bumi Resource, Tbk berdasarkan Metode Scholes-William dengan periode waktu pengamatan selama 24 Bulan (Julie 2007 Junie 2009). Klik Variabel View. kemudian pada kolom Naam Baris pertama ketik RBumi Dan Baris kedua sampai dengan Baris keempat ketik Masinga-Masinga RIHSG1, RIHSG0. Dan RIHSG1. Pada kolom Desimale. Wysig Waardering: menjadi 3 teller aan ALLE veranderlike. Sedangkan teller aan kolom-kolom Ander boleh dihiraukan (isian verstek). Buka Besigtig data oog dengan Klik gegee vertoning. Maka didapat kolom veranderlike RBumi RIHSG1, RIHSG0, dan RIHSG1. Kemudian ketikkan data sesuai dengan variabelnya. Klik analiseer GT Regressie GT Lineêre. Maka Akan muncul jendela liniêre regressie. Klik veranderlike RBUMI Dan masukkan ke bagian afhanklik. kemudian Klik veranderlike RIHSG1, RIHSG0, dan RIHSG1 ke Kotak Onafhanklike. Klik Statistiek. Maka Akan muncul jendela lineêre regressie: Statistiek. Pada jendela tersebut aktifkan Beramings. Convidence tussenposes. Dan Model pas. Dan Deel en Parsiële korrelasies. Klik voort Lalu Klik op OK. Maka uitset SPSS 17.0 pada bagian Coëfficiënten sebagai berikut: Dari hasil tersebut terlihat bahwa koefisien konstanta n basiese sebesar 0030, Waardering: koefisien RIHSG1 n basiese sebesar 0710. koefisien RIHSG0 n basiese sebesar 1333, dan koefisien RIHSG1 n basiese sebesar 0630. Dengan hasil tersebut Maka persamaan regresi Yang bisa dibentuk n basiese sebagai berikut: R dit 0030 0710 RIHSG1 1333 RIHSG0 0630 RIHSG1 Klik Terug analiseer GT Regressie GT Lineêre. Maka Akan muncul jendela liniêre regressie. Kosongkan Kotak Afhanklike Dan Kotak Onafhanklike. Klik veranderlike RIHSG0 Dan masukkan ke bagian afhanklik. kemudian Klik veranderlike RIHSG1 ke Kotak Onafhanklike. Klik voort Lalu Klik op OK. Maka uitset SPSS 17.0 pada bagian Coëfficiënten sebagai berikut: Dari hasil tersebut terlihat bahwa koefisien konstanta n basiese sebesar 0003 as Waardering: koefisien RIHSG1 n basiese sebesar 0406. Dengan hasil tersebut Maka persamaan regresi Yang bisa dibentuk n basiese sebagai berikut: R dit 0003 0406 RIHSG1 D. Perhitungan Beta koreksian Scholes-William Beta koreksian menurut ScholesWilliam teller aan Satu periode lag as lei dapat dihitung sebagai berikut: Ek (0710 1333 0630) / (1 2 (0406)) i 2673/1812 1475 Lid, besarnya Beta koreksian PT Bumi Resource Tbk menurut ScholesWilliam n basiese sebesar 1475. Demikian penjelasan dari Saya, semoga bermanfaat. ) Ek dengan Senang hati menerima Kritik Dan Saran Yang membangun. Kritik Dan Saran tersebut dapat dikirimkan ke alamat e-pos: abdhadi70gmail term of klik Kontak Saya di Besigtig webblog Hadi Bestuur: www. hadiborneo. wordpress Jogiyanto Hartono 2010, Teori Portefeulje Dan Análisis Investeringen. BPFE, Yogyakarta. Eduardus Tandelilin 2010, Portefeulje Dan Investeringen Teori Dan Toepassingsagteware. Kanisius, Yogyakarta. Nawari 2010, Análisis Regresi dengan MS Excell 2007 as SPSS 17. PT Elex Media Komputindo, Jakarta. Model ARIMA merupakan Salah Satu Teknik peramalan tydreekse (deret waktu) yang hanya berdasarkan perilaku data veranderlike Yang diamati. Model ARIMA SAMA sekali mengabaikan veranderlike Onafhanklike Karena model ini menggunakan Waardering: nou af as Waardering:-Waardering: lampau dari veranderlike dependen teller aan menghasilkan peramalan jangka pendek Yang akurat. Secara harfiah, model ARIMA merupakan gabungan Antara model AR (outoregressiewe) Dan model MA (bewegende gemiddelde). Sebelum melakukan peramalan. Kita perlu TLU NEH term-term berikut: Stasioneritas berarti bahwa Niet terdapat Pertumbuhan term of penurunan pada data. Data secara kasarnya harus horisontale sepanjang sumbu waktu. Dengan kata gelê, fluktuasi data berada di sekitar suatu Waardering: rata-rata Yang konstan, Niet tergantung pada waktu Dan varians dari fluktuasi tersebut pada dasarnya tetap konstan setiap waktu. Kestasineran merupakan kondisi Yang diperlukan punte die analise deret waktu. So, data yang digunakan teller aan peramalan harus stasioner. Apabila data yang digunakan Niet stasioner Maka dilakukan breukmetodes (pembedaan) agar data tersebut menjadi stasioner. Secara algemeen, apabila terdapat pembedaan orde KE - d teller aan mencapai stasioneritas, Maka ditulis: sebagai deret Yang stasioner, dan model algemeen ARIMA (0, d, 0) Akan menjadi Model outoregressiewe orde p term of AR (p) yaitu suatu model Yang menjelaskan pergerakan suatu veranderlike terme op veranderlike itu die gebruiker di masa Lalu. Model outoregressiewe orde KE - p dapat ditulis sebagai berikut: Model bewegende gemiddelde orde q term of MA (Q) yaitu suatu model Yang melihat pergerakan variabelnya terme op residualnya di masa Lalu. Model bewegende gemiddelde orde - Q dapat ditulis sebagai berikut: Model outoregressiewe bewegende gemiddelde term of ARMA (. P Q) model ARMA merupakan gabungan Antara model AR (p) Dan model MA (Q). Model outoregressiewe bewegende gemiddelde dapat ditulis sebagai berikut: (.. P d Q) model outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde term of ARIMA Dalam praktek, banyak data Yang Niet stasioner. Jika data itu terme op Proses pembedaan sebanyak d kali menjadi stasioner, Maka data itu dikatakan nonstasioner homogen tingkat d. Proses pembedaan disini bertujuan teller aan mencapai kestasioneran, Karena itu model ARIMA (p d Q..) Dapat ditulis sebagai berikut: Ada beberapa tahap punte melakukan peramalan dengan menggunakan model ARIMA yaitu: Identifikasi model dilakukan teller aan menelaah keberartian autokorelasi Dan kestasioneran data, sehingga perlu - tidaknya transformasi term of Proses breukmetodes (pembedaan) vertaal. Langkah-langkah punte melakukan identifikasi model yaitu: Petakan data op hierdie waktu Dan telaah karakter data teller aan menentukan perlu-tidaknya trasformasi stabilisasi varians Dan / term of Proses pembedaan vertaal. Menghitung Dan menelaah ACF Dan PACF data sampel Moedertaal (data sebelum dilakukan Proses transformasi Dan / term of pembedaan) teller aan mendapatkan inligting oor mengenai orde van vraag Proses pembedaan. Hitung Dan telaah ACF Dan PACF data hasil transformasi Dan / term of pembedaan (Jika Ada perlakukan transformasi Dan / term of pembedaan), teller aan memperkirakan orde autoregresif (AR) Dan bewegende gemiddelde (MA) yang akan diambil. Pedoman algemeen teller aan menelaah apakah orde van vraag model deret waktu stasioner Uitnodiging cukup Baik berdasarkan ACF Dan PACF-Nya, sebagai berikut:
No comments:
Post a Comment