Pertemuan 3-4 Rata-rata bergerak (moving average)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pertemuan Metode Dekomposisi
Advertisements

1 Pertemuan 11 Penerapan model full rank Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan Penaksiran parameter model Matakuliah: I0224/Analisis Deret Waktu Tahun: 2007 Versi: revisi.
Pertemuan Dekomposisi Census II
Pertemuan 5-6 Metode pemulusan eksponential tunggal
1 Pertemuan 20 Pengujian hipotesis parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan Identifikasi model Matakuliah: I0224/Analisis Deret Waktu Tahun: 2007 Versi: revisi.
Pertemuan 2 Pola Analisis, pasar dan pelaku ekonomi makro
Pertemuan 14 Regresi non linier
1 Pertemuan 5 Konfigurasi blok sistem diskret Matakuliah: H0142/Sistem Pengaturan Lanjut Tahun : 2005 Versi : >
Pertemuan 9-10 Metode pemulusan eksponensial triple
Pertemuan 8 Perkembangan Sektor Pertanian
1 Pertemuan 4 Karakteristik Elemen Sistem Pengukuran Matakuliah: H0262/Pengukuran dan Instrumentasi Tahun: 2005 Versi: 00/01.
1 Pertemuan 7 Klasifikasi dan Rekognisi Pola (1) Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
Pertemuan 10 Sendi-Sendi Arsitektur Modern
1 Pertemuan 5 PPh PASAL 21 Matakuliah: A0572/ Perpajakan Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Mengambar kurva fungsi linier Pertemuan 4
Matakuliah : R0022/Pengantar Arsitektur Tahun : Sept 2005 Versi : 1/1
1 Pertemuan ketujuh Pola-pola kaliamt percakapan Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
1 Pertemuan 10 Pengujian parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 9 Rekognisi Obyek dengan Pendekatan PCA (1) Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
1 Pertemuan > > Matakuliah: > Tahun: > Versi: >. 2 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : >
1 Pertemuan 18 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Regresi (II) : Meluruskan Model.
DERET BERKALA (TIME SERIES) (1)
1 Pertemuan 9 Integral Matakuliah: R0262/Matematika Tahun: September 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 7 Diferensial Matakuliah: R0262/Matematika Tahun: September 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan kesembilan Gimonshi Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
Matakuliah : R0262/Matematika Tahun : September 2005 Versi : 1/1
Pertemuan 04 Fungsi-fungsi Microsoft Excel
Pertemuan 05 Penilaian Saham
1 Pertemuan 19 Rendering perspektif mata burung Matakuliah: R0124 / Teknik Komunikasi Arsitektur Tahun: 2005 Versi: >/ >
Metode Pemulusan Rataan Bergerak Sederhana (RBS) dan Rataan Bergerak Ganda (RBG) Pembahasan meliputi lag-time, time-horizon, auto-correlation, cross-correlation,
PROYEKSI BISNIS MENGGUNAKAN METODE KUANTITATIF
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
Pertemuan 10 PAJAK PERTAMBAHAN NILAI dan PPn BM
PERAMALAN DENGAN METODE SMOOTHING
METODA PERAMALAN KUANTITATIF
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
Pertemuan 1 Pengolahan vektor
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
Uji Hipotesis Dan Selang Kepercayaan Pertemuan 10
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (IV)
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (V)
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (III)
M. Double Moving Average
Pertemuan 3 PD Dapat Dihomogenkan
Matakuliah : T0074 / Grafika Komputer
Pertemuan 16 SISTEM AKUNTANSI UTANG
Pertemuan 5 Solusi persamaan linier simultan
Pertemuan 4 Kombinasi linier vektor
Pertemuan 2 Transformasi z
Matakuliah : T0074 / Grafika Komputer
Pertemuan 7-8 Metode pemulusan eksponensial ganda
Pertemuan Metodologi analisis
Matakuliah : S0084 / Teori dan Perancangan Struktur Beton
Matakuliah : T0074 / Grafika Komputer
Sigit Setyowibowo, ST., MMSI
Matakuliah : T0456 ~ Algoritma dan Metode Object Oriented Programming
Pertemuan Model-model analisis deret waktu
Pertemuan 3 Aljabar Matriks (II)
Pertemuan 3 Diferensial
DERET BERKALA (TIME SERIES) (1)
Matakuliah : A0114/ Sistem Akuntansi Tahun : 2005 Versi : Revisi 1
Pertemuan 9 Pengujian parameter
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Tahun : <<2005>> Versi : <<1/2>>
Pertemuan 14 Bank Syariah
Transcript presentasi:

Pertemuan 3-4 Rata-rata bergerak (moving average) Matakuliah : I0224/Analisis Deret Waktu Tahun : 2007 Versi : revisi Pertemuan 3-4 Rata-rata bergerak (moving average)

Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Memberikan meramalkan data melalui analisis deret waktu: rata-rata bergerak (moving average)

Rata-rata bergerak tunggal Rata-rata bergerak ganda (linier) Outline materi Rata-rata bergerak tunggal Rata-rata bergerak ganda (linier)

Rata-rata bergerak tunggal .

Periode Pengamatan Rata2 bergerak 3 periode Rata2 bergerak 5 periode 1 200 2 135 3 195 4 197 176.7 5 310 175.7 6 175 234.0 207.4 7 155 227.3 202.4 8 130 213.3 206.4 9 220 153.3 193.4 10 277 168.3 198.0 11 235 209.0 191.4 12 - 244.0 203.4

Periode Pengamatan Rata2 bergerak 3 periode Galat Aktual (Xt) Ramalan (Ft) ( et ) et^2 3 195 4 197 176.7 20.3 413.44 5 310 175.7 134.3 18045.44 6 175 234.0 -59.0 3481.00 7 155 227.3 -72.3 5232.11 8 130 213.3 -83.3 6944.44 9 220 153.3 66.7 4444.44 10 277 168.3 108.7 11808.44 11 235 209.0 26.0 676.00 MSE=> 6380.67

Periode Pengamatan Rata2 bergerak 5 periode Galat Aktual (Xt) Ramalan (Ft)et ( et ) et^2 5 310 6 175 207.4 -32.4 1049.76 7 155 202.4 -47.4 2246.76 8 130 206.4 -76.4 5836.96 9 220 193.4 26.6 707.56 10 277 198.0 79.0 6241.00 11 235 191.4 43.6 1900.96 MSE=> 2997.17

Rata-rata bergerak MSE (periode) 3 6380.6 4 5970.7 5 2997.1 6 2779.6

Rata-rata bergerak ganda (linier) Rata-rata bergerak ganda merupakan rata-rata bergerak dari nilai rata-rata bergerak Prosedur rata-rata bergerak linier meliputi: Rata-rata bergerak tunggal pada waktu t (S’t) Penyesuaian (St’ – S”t) Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode ke-t ke periode t+m, jika ingin mermal m periode kedepan

Rata-rata bergerak linier Secara umum S’t = (Xt + Xt-1 + Xt-2 + …. + Xt-N+1)/N S”t= S’t + S’t-1 + S’t-2+ … + S’t-N+1)/N at= S’t + (S’t – S”t) = 2 S’t – S”t bt= 2(S’t – S”t)/(N-1) Ft+m = at + bt m

MA(4) MA’(4) Aktual S't S"t a b 1 140 2 159 3 136 4 157 148.00 5 173 156.25 6 131 149.25 7 177 159.50 153.25 165.75 4.167 8 188 167.25 158.06 176.44 6.125 9 154 162.50 159.63 165.38 1.917 Ramalan periode ke-10 = 165.38 + (1.917 x 1) = 167.29

Periode Aktual Ramalan 8 188 169.9 9 154 182.6 10 179 167.3 11 180 188.8 12 160 184.2 13 182 165.1 14 192 178.5 15 224 185.5 16 208.9 17 198 215.8 18 206 215.9 Nilai aktual dan ramalan pada 1 periode ke depan dengan rata-rata bergerak ganda (linier) (4 periode)

periode aktual ramalan 5 173 148.0 6 131 156.3 7 177 149.3 8 188 159.5 9 154 167.3 10 179 162.5 11 180 174.5 12 160 175.3 13 182 168.3 14 192 15 224 178.5 16 189.5 17 198 196.5 18 206 200.5 Nilai aktual dan ramalan rata-rata bergerak tunggal dengan 4 periode

Kombinasi rata-rata bergerak Metode rata-rata bergerak yang telah dibahas menggunakan orde yang sama Dalam sistem MA 4x4, yaitu MA(4) dari MA(4) rta-rata bergerak 4 periode dari rata-rata bergerak 4 periode Dapat pula mencoba rata-rata bergerak dengan MA 3x4, yaitu rata-rata bergerak 4 periode dari rata-rata bergerak 3 periode = MA(4) dari MA(3)

S’1 = (X1 + X2 + X3)/3 S’2 = (X2 + X3 + X4)/3 S’3 = (X3 + X4 + X5)/3 S1”= (S’1+ S’2 + S’3)/3 = 1/9 X1 + 2/9 X2 + 3/9X3+ 2/9 X4 + 1/9 X5 Pembobot setiap nilai pengamatan tidak sama

Ft+m = at + bt m Untuk ramalan periode t+1 atau m=1 Ft+m = at + bt = (2 S’t- S”t + 2 (S’t- St”) = {2N/(N-1)}S’t – {(N+1)/(N-1)}S”t

Untuk N=3, ramalan untuk periode t+1 Ft+1 = -2/9 Xt-4 + 4/9 Xt-3 +3/9 Xt-2 + 5/9 Xt-1 + 7/9 Xt Pembobot cenderung makin besar pada data paling baru

periode aktual 5 173 6 131 7 177 8 188 9 154 10 179 11 180 12 160 13 182 14 192 15 224 16 17 198 18 206 Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak linier setiap 3 dan 5 periode dan lanjutkan dengan menghitung MSE. Dari perhitungan tersebut mana yang terbaik?

Rangkuman Rata-rata bergerak dapat menggunakan beberapa periode pengamatan Peramalan data deret waktu dengan menggunakan metode rata-rata bergerak dengan memberikan nilai pembobot yang tidak sama padi setiap nilai pengamatan