Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Bewegliche 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 barang yang masih ada diperoleh dengan jalan membagi jumlah nilai persediaan barang yang masih ada dengan jumlah satuan barang yang bersangkutan. Dengan Demikian, Harga Pokok Barang Yang Dijual, Dinilai Berdasarkan Harga Rata-Rata Barang Itu. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan harga pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Moving Average Verschieben von Mitteln (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata - Rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan, karena setiap kali Daten observasi baru tersedia, maka angka rata-rata Yang baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Single Moving Average Rata-rata Bergerak Tunggal (Single Moving Average) Adalah Suatu Metode Peramalan Yang Verdammung Kanadan Dengan Mengambil Sekelompok Nilai Pengamatan, Mencari Nilai Rata-Rata Tersebut Sebagai ramalan untuk Periode Yang Akan Datang. Metode Single Moving Durchschnittlich mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan Daten historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan gleitender Durchschnitt, Maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika Bulan Moving im Durchschnitt bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin Panjang Jangka Waktu gleitenden Durchschnitt. Efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan gleitende durchschnittliche yang semakin halus. Persamaan matematis single moving im Durchschnitt adalah sebagai berikut Mt Moving Durchschnittlich untuk periode t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas dalam gleitenden Durchschnitt Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, sebagian Daten yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa Daten Berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan Daten riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). Et Kesalahan pada periode t Yt Daten aktualisieren pada periode t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buah kesalahan dan ukuran statistik standar yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): Mittlerer Absoluter Fehler (MAE) Mittlerer Absoluter Fehler 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 untuk mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (selisih Daten aktuell terhadap Daten peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah Daten. MSE dihitung dengan rumus: Hinterlasse eine Antwort Abbrechen Antwort Aktuelle BeiträgeForecasting Metode Weighted Moving Average 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 Zeitreihe. Nilai Yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik Yang Kita Kenal Dalam Metode Glättung yaitu Einfache Verschiebung Durchschnittlich Exponential Glättung. Pada Halaman Ini, Saya Hanya Akan Membranen Tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Durchschnittliche Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan Yang akan menyebabkan prediksi Yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode einfaches gleitendes durchschnittliches mengambil beberapa nilai yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode gleitenden Durchschnitt akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada Daten. Umzug durchschnittlich juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam jumlah 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 Durchschnittliche Dengan Software IBM SPSS 23 Dapat Doughnat Pada Contoh Berikut Ini: Berikut Kita Memiliki Daten Kunjungan Ke Bali Dari Januar 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. (Kiudian pada menubar SPSS 23 pilih Verwandeln Schaffen Sie Zeitreihe Seperti Gambar: 3. Setela itu akan muncul kotak dialog berikut, pilih Besuch dan klik Panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel Neu Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu Pilih Pada Kotak Funktion Pilih Zentriert Moving Average, Atau Bisa Juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik ändern. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter beweglicher Durchschnitt. Adapun Proses 1 Dan 2 Kali Glättung Kita Sebut Single Moving Durchschnittlich Dan Double Moving Average. Jangan lupa untuk klik ändern agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgang Yang Didapat Dari Metode Zentriert Moving Durchschnittlich Gewichtet Moving Durchschnittlich Adalah Sebagai Berikut: Dari Ausgang Diatas, Dapat Diketahui Bahwa Kunjungan Pada Bulan-Bulan Berikutnya Dapat Kita Lihat Dari Variabel Baru Yang Dihasilkan Dari Zeitreihe Analyse Metode zentriert gleitenden Durchschnitt 8211 gewichteten gleitenden Durchschnitt . Demikian juga jika kita memilih vor gleitenden Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfach gleitende durchschnittliche Dengan Span 3, Maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode exponentielle Glättung dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya
No comments:
Post a Comment