Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Moving Avarage) Metode Rata-Rata (Moving Avarage). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah 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 paskująca yang masih ada diperoleh denny membagami jumlah nilai persediaan barang yang masai ada z jumlah satuan barang yang bersangkutan. Zwykle odtwarza, słucha muzyki, wyświetla dźwięk, słucha muzyki, robi zdjęcia. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 satuan Rp1,1,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan harga pokok penjualan dan nilai persediaan z menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Średnie ruchome ruchome rata (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai z mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata - rata tersebut sebagai ramalan unti periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan, karena setiap kali dane obserwować baru tersedia, maka angka rata-rata yang baru dihitung i dipergunakan sebagi ramalan. Single Moving Average Rata-rata bergerak tunggal (Pojedyncza średnia ruchoma) adalah suata metode peramalan yang dilakukan z mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan dla periode yang akan datang. Metode Single Moving Średnia mempunyai karakteristik khusus yaitu for menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan średnia ruchoma, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan moving average bulan ke 7 szt. Bisa dibuat setanah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu średnia ruchoma. efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan przesuwający średnią yang semakin halus. Persamaan matematis single moving average adalah sebagai berikut Mt Średnia ruchoma dla periode t F t1 Ramalan Dla Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas dalam średnia ruchoma Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, sebagian data yang diketahui dapat digunakan untu meramalkan sisa data berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan dane riil dla periode t dan Ft merupakan ramalan dla periode yang sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). et Kesalahan pada periode t Yt dane aktualna pada periode t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buai kesalahan dan ukuran statistik standar yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): Mean Absolute Error (MAE) Średni błąd bezwzględny atau nilai tengah kesalahan obsolut adalah rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Squared Error MSE) MSE merupakan metode alterntif for mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (dane selisih dane bieżące dane peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan i dan dibagi z danymi jumlah. MSE dihitung z rumem: Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Najnowsze posty Metrory ważone Przenoszenie Średnia Metodologia Wygładzanie merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis szereg czasowy (runtun waktu) dla memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan smoothing (penghalusan) dane terhadap, nilai masa lalu digunakan dla mendapatkan nilai yang dihaluskan dla szeregu czasowego. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan do meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita dalam metode smoothing yaitu Proste ruchy Średnia dan Wykładnicze wygładzanie. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Simple Moving Average. Prosta średnia krocząca Dane czasowe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Do menghilangkan Efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode prosty średnia ruchoma mengambil beberapa nilai yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya do memprediksi nilai unti periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode średnia ruchoma akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi aka menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Przenoszenie średniej juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan danych masa lalu dalam jumlah od tyłu do ketepatan prediksi, dan masing-masing obserwowanie diberikan bobot yang sama, ini melanggar burzja empiris bahwa semakin obserwowanie terkocząc seharusnya lebih dekat z nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Średni z oprogramowaniem IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Dane techniczne dla pamięci masowej Bali dari Januari 2008 hingga Juni 2018 dalam format excel, dane diambil dari strona internetowa Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke dalam works works SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara impor dane dari excel ke SPSS 23 lihat di step bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Przekształć Utwórz serię czasową Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialog berikut, pilih Visit dan klik Zmienną różnicę odwiedzin można zmienić za pomocą New Variabel di seahah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak function pilih Środkowa średnia ruchoma, atau bisa juga Priorytet przenoszenia ruchu. 5. Kemudian isikan span z 3, dan klik change. Span diisi z angka 3 artinya mengalami proses 3 kali wygładzanie yang biasa kena jung z ważoną średnią ruchomą. Adapun produkuje 1 dan 2 kali smoothing kita sebut Single Moving Average dan Double Moving Average. Jangan lupa na klik zmianę agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Wyjście yang didapat dari metode Wyśrodkowany ruchomy Średni ważony ruchomy Średni ruchomy sebagai berikut: Dari wyjście diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variabel baru yang dihasilkan dari analiza szeregów czasowych metode wyśrodkowany średnia ruchoma 8211 ważona średnia krocząca . Demikian juga jika kita memilih przed ruchomą średnią, keduanya merupakan metode prosta średnia ruchoma z rozpiętością 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikinia Metode Wykładnicza wygładzanie z SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya
Comments
Post a Comment