Gleitender Durchschnitt Spss

Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian Lama offline Dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi Blog, nah Pada kesempatan kali ini Saya mau berbagi Kembali kepada semua sahabat Yang membutuhkan Tutorial atau pengetahuan tentang Prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan Saya Akan banyak erinnerung tulisan tentang prognose. Semoga tulisan ini dapat Berguna Bagi Kita Sema. Pada Postingan Pertama Tentang Analisis Runtun Waktu Kali Ini, Saya Akan Berbagi Tentang Analisis Runtun Waktu Yang Paling Sederhana yaitu metode Verschieben Durchschnitt. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan beobachtungen pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufällig berdistribusi bersama. Gerakan musiman, adalah, gerakan, rangkaian, waktu, yang, sepanjang, tahun, pada, bulan-bulan, yang, sama, yang, selalu, menunjukkan, pola, yang, identik, Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan zufällig adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya als terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Penting Yang Harus dipenuhi dalam memodelkan Runtun Waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat Yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh Waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola daten. Ada empat Tip umum. Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen berubah-ubah di sekitar tingkatan ata rata-rata Yang konstan. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan Periode suatu waktu disebut Pola Trend. Pola zyklischen ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola jahreszeitlich yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen jahreszeitlich runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Einzelbewegung Durchschnitt Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten Yang stasioner Daten Daten Yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (Ft), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glättung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terachhar harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan Pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak Orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, Manakah metode yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya Baiklah Sekarang kita Muley, kita Muley Dari Einzel Moving Average Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan Pakaian sepak bola adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada Symbol Desktop Setelah aplikasi Minitab terbuka dan SIAP digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan Vorhersage, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah Melihat bentuk sebaran Daten Runtun waktunya, klik Menü Graph 8211 Time Series Plot 8211 Einfach, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Leistung seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan Vorhersagen dengan metode Moving Durchschnitt single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan Variabel Daten, pada kotak MA Länge: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang Pada Prognosen generieren dan isi kotak Anzahl der Prognosen: dengan 1. Klik Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Lagerung dan berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, Passt (Ein-Perioden-Prognosen), Residuals, dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen dan OK. Sehingga Muncul Ausgang seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil Dari Prognosedaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Doppelte Verschiebung Durchschnittliche dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih Atas kunjungannya. Nov 26, 2009 Metode Glättung merupakan salah satu jenis Teknik Yang digunakan dalam analisis Zeitreihe (Runtun Waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan Glättung (penghalusan) terhadap Daten, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk Zeitreihen. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Einfacher Bewegender Durchschnitt Dan Exponentielle Glättung. Pada halaman ini, sagena hanya akan membahas tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Average Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode einfache gleitende durchschnittliche mengambil beberapa nilai yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi Anzahl der Beiträge pengamatan Yang dilakukan, maka pengaruh metode gleitenden Durchschnitt Akan Lebih baik. Meningkatkan Anzahl der Beiträge observasi Akan menghasilkan nilai peramalan Yang Lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan Yang tidak biasa Yang Muncul Pada Daten. Gleitender Durchschnitt juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam Anzahl der Beiträge 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 Average dengan Software IBM SPSS 23 dapat dilihat Pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki Daten kunjungan ke Bali Dari Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam Format Excel, Daten diambil Dari Website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan Daten ke Dalam Arbeitsblatt SPSS 23 sebagai berikut: Datenansicht. (Bagi Yang belum jelas tentang cara Bedeu Daten Dari excel ke SPSS 23 lihat di Schritt bahasan ini gtgtgt) 2. Kemudian Pada menubar SPSS 23 pilih Transform 8211 Time Series Seperti Gambar erstellen: 3. Setelah itu Akan Muncul kotak Dialog berikut, pilih Besuch dan Klik panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel 8211 Neu Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak Funktion pilih Zentriert Bewegender Durchschnitt, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan Span dengan 3, dan klik Änderung. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter gleitender Durchschnitt. Adapun proses 1 dan 2 kali glättung kita sebut Einzelner beweglicher Durchschnitt Dan Doppelter beweglicher Durchschnitt. Jangan lupa untuk klik ändern agar variabel besuchen1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgangs Yang didapat Dari metode Centered Moving Average 8211 gewichteten Moving Average adalah sebagai berikut: Dari Ausgang diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan Pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat Dari Variabel Baru Yang Dari Zeitreihenanalyse metode dihasilkan Durchschnitt zentrierter gleitender - gewichteten gleitenden Durchschnittlich. Demikian juga jika kita memilih vor gleitenden Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfachen Durchschnitt dengan Spannweite 3 bewegen, maka hasil peramalannya Akan Sama. (Yoz) Aplikasi Metode exponentielle Glättung dengan SPSS Akan dibahas Pada halaman selanjutnya gtgtgt Geschrieben von ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe Daten Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan hipótesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran probabilitas Diskret Sebaran Normale Sebaran binomiale Sebaran Poisson Transformasi Daten Korelasi bivariat Pemaparan Daten Kualitatif dengan Tabulasi Silang neue IBM SPSS Ver.23SPSS Moving Average benutzerdefinierten Knoten für SPSS Modeler den einfachen gleitenden Durchschnitt über letzten n Perioden (ungewichteten Mittelwert der vorherigen n-Daten) zu berechnen einen gleitenden Durchschnitt zu erstellen: wählen Sie eine beliebige kontinuierliche Feld im Selektor Werte, auf denen Sie den gleitenden Durchschnitt im Feld gleitender Mittelwert berechnet werden soll über Perioden wählen eine Periode aus, über die der gleitende Durchschnitt berechnet werden soll. Das Ergebnis ist ein Feld, das den Durchschnitt der letzten n Perioden für jede Zeile enthält. Das Ergebnis ist eine neue Spalte ma, die mit null die ersten n-1 Perioden und dann mit dem Mittelwert über die letzten n Perioden gefüllt ist: Zukünftige Updates können verschiedene gleitende Durchschnitte enthalten sowie die Möglichkeit, mehrere Perioden abzuleiten. Fühlen Sie sich frei zu leisten. Sie können diese Aktion nicht zu diesem Zeitpunkt durchführen. Sie haben sich mit einem anderen Tab oder Fenster angemeldet. Aktualisieren Sie Ihre Sitzung neu. Sie haben sich in einem anderen Tab oder Fenster angemeldet. Aktualisieren Sie Ihre Sitzung neu.