Rumus Gleitender Durchschnitt Adalah

Moving Average Gleitende Durchschnitte (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. Ram................. Ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram Einzelner Beweglicher Durchschnitt Rata-rata bergerak tunggal (Einzelner Beweglicher Durchschnitt) adalah suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode einzeln bewegender Durchschnitt mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan Daten historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan gleitenden Durchschnitt, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan bewegliche Durchschnitte 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 gleitender durchschnitt yang semakin halus. Persamaan matematis einzelne gleitende Durchschnitte adalah sebagai berikut Mt Moving Average untuk periode t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Anzahl der Beiträge 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 aktual 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): mittlere absolute 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 Fehler MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi Teknik peramalan Masing-Masing kesalahan (Selisih Daten aktual terhadap Daten peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan Anzahl der Beiträge Daten. MSE dihitung dengan rumus: Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Neue BeiträgeMoving Durchschnitt atau yang lebih dikenal dengan ma merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Meskipun sangat sederhana, tetapi Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang biasa kita kenal. Misalnya kita memiliki nilai 2,3,4,5,6 maka rata-rata dari nilai-nilai tersebut adalah (23456) 5 4. Sebagaimana namanya Gleitender Durchschnitt adalah Indikator yang menghitung rata-rata bergerak dari sebuah data. Mengapa dikatakan menghitung rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai dari setiap Daten yang bergerak berubah. Jadi MA ini akan selbst menghitung setiap Daten atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trading forex, secara umum Moving durchschnittlich dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Einfache Moving Average. Gewichteter gleitender Durchschnitt als exponentieller gleitender Durchschnitt. Masing-masing varian tersebut sesungguhnya adalah sama-sama menghitung rata-rata bergerak tetapi dengan metode yang berbeda dalam penghitunganya. A. Einfacher beweglicher Durchschnitt (SMA) Einfacher bewegender Durchschnitt atau yang sering disingkat SMA adalah varian paling sederhana dari Indikator Beweglicher Durchschnitt. Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metode paling einfach dalam menghitung rata-rata data bergerak. Sebagai contoh: Jika kita mempunyai Daten 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9 dan 10. Dan kemudian kita Akan mencari nilai rata-rata Dari Daten tersebut maka kita jumlahkan semua Daten tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya Daten pembagi Agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Daten: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10 Bilangan pembagi. 8 Rata-rata jumlah Daten dibagi bilangan pembagi Maka nilai rata-ratanya adalah 448 5,5 2. Exponentieller Gleitender Durchschnitt (XMA) Exponentieller Gleitender Mittelwert von XMA merupakan penyempurnaan dari metode SMA. Dikatakan sebagai penyempurnaan karena XMA menghitung rata-rata bergerak dengan pembobotan yang berbeda pada masing-masing daten yang telah terbentuk pada blok daten. Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang kita pakai maka semakin kecil pembobotan nilai terakhir yang kita pakai. Es ist dir nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist dir nicht erlaubt, deine Beiträge zu bearbeiten. BB-Code ist an. Smileys sind an. Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 periode: Beberapa Dari Anda Yang memperhatikan Daten-Daten Yang membosankan ini pastilah bertanya-tanya Dari Mana nilai vorherigen XMA Pada Daten Nomor 6 karena bukankah kita belum sama sekali memiliki nilai XMA Pada bagian sebelumnya Jawabannya, nilai vorherige XMA tersebut Adalah nilai SMA. Jadi, Nilai XMA untuk Daten pertama adalah sama persis dengan nilai SMA. Dalam siehe auch: besarnya adalah 25,666667. Diperoleh Dari (252428242627) 6 25,666667. Sama persis dengan cara menghitung Nicht vergeben SMA bukan (ayo lihat kembali pada bab sebelumnya). XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu. Perhitungan terus dilakukan seperti von diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya. Tapi sudahlah, And............................................., Nam..................................... Tidak ada yang menghalangi Übersetzung. 3. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Gewichteter gleitender Durchschnitt atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varianisch MA yang menghitung rata-rata Daten bergerak dengan pembobotan pada beberapa data terakhir yang terbentuk. Pada SMA, bobot setiap Daten Yang telah terbentuk Pada beberapa Periode sebelumnya atau yang baru saja terbentuk memiliki bobot penilaian yang sama. Sementara pada WMA pada masing-masing Daten Yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda. Daten yang baru saja terbentuk pada blok daten memiliki pembobotan yang lebih ketimbang daten yang telah terbentuk pada blok daten sebelumnya. Pembobotan nilai pada WMA akan tergantung pada panjang periode yang kita tetapkan. .. Iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode......................... Perhatikan tabel sederhana dibawah: Dalam Diagramm forex, penggunaan MA ini adalah untuk menghitung rata-rata bergerak dari Blöcke Daten atau yang lebih dikenal dengan istilah Kerze. Aplikasi MA memiliki beberapa metode dengan penghitungan yang berbeda: Offen. Menghitung rata-rata nilai öffnen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan zutreffen Öffnen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai öffnen yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Schließen. Menghitung rata-rata nilai schließen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden Schließen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Schließen yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart Hoch. Menghitung rata-rata nilai Hoch dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Hohe Yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Niedrig. menghitung rata-rata nilai Median: menghitung rata-rata nilai Low Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Low maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Low Yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten Pada Chart Median Price (HL2) gelten Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Tengah maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Tengah yaitu (nilai HighLow) 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Typische Preis (HLC3): menghitung rata rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Typische Preis maka MA gelten ini hanya menghitung rata rata Dari setiap nilai Typische Preis yaitu (nilai HighLowClose) 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Close (HLCC4) Weighted: menghitung rata-rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Weighted Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Weighted Close yaitu (nilai HighLowCloseClose) 4 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Diagramm Danke für das Lesen auf der Moving Average Otopips Wenn angenommen, teilen Sie es bitte über FB, Twitter und schreiben Sie Ihre Kommentare zu diesem ArtikelPeramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal Pokok Yang Harus diperhatikan dalam proses peramalan Yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan Daten Yang relevan berupa Informasi Yang dapat menghasilkan peramalan Yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi Daten Yang diperoleh semaksimales Mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan, peramalan, yaitu, dengan, pendekatan, kualitatif, pendekatan, kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika Daten historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Inklusive Mehrwertsteuer ist inbegriffen. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadisch-kejadischen di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat Unterbegriff (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua Tipe, kausale als Zeitreihen. Metode peramalan verursachenden meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan Zeitreihe merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis Daten masa lampe yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Modell deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang vorbildlicher kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan Harus mendasarkan analisisnya pada Pola-Daten yang ada. (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontale Pola ini terjadi bila Daten berfluktuasi von sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan seibäbisch Berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai Daten dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari Pada Minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan seibäbisch Berikut ini. Pola ini terjadi bila Daten dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan seibäckchen. Pola Trend von Terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler von jangka panjang dalam Daten. Struktur datanya dapat digambarkan seibäckchen. Vorhersage adalah peramalan athen perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan daten yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Prognose diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (Prognosefehler) Yang biasanya diukur dengan Mittlere absolute Abweichung, absoluter Fehler. Dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "peramalan" vorschlagen Linguee - Karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai hasil suatu proses peramalan permintaan als metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab Yang berlaku di masa lalu diasumsikan Akan berlaku juga di masa yang akan datang, dan peramalan tak pernah sempurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan Yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai vorbildlicher peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (vorhersagefehler) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih vorbildlicher peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi als menanggapi pola aktivitas historis dari daten. Modell-Modell peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif als metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produk Baru, Pasar Baru, proses Baru, perubahan sosial Dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modell kuantitatif intrinsik sering disebut sebagai Modell-Modell deret waktu (Zeitreihen-Modell). Modell Deret Waktu Yang populer dan Umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (Moving Averages), pemulusan eksponensial (exponentielle Glättung), dan proyeksi kecenderungan (Trend-Projektion). Modell kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai Modell kausal, dan yang umum digunakan adalah Modell regresi (Regression Causal Modell) (Gaspersz, 1998). 1. Gewicht Moving Averages (WMA) Modell rata-rata bergerak menggunakan sejumlah Daten aktual permintaan Yang Baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. Metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produk diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (Ungewicht bewegliche Durchschnitte) dan rata-rata bobot bergerak (Gewicht Moving Averages). Modell rata-rata bobot bergerak lebih antworten terhadap perubahan karena daten dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot Bergerak yaitu sebagai Berikut. 2. Einfache exponentielle Glättung (SES) Pola-Daten Yang tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan Modell pemulusan eksponensial (exponentielle Glättungsmodelle). Metode Einzelne Exponentielle Glättung lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 dan 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola Historis Dari Daten Aktuál permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil Dari Waktu ke Waktu, nilai Yang dipilih adalah Yang 1. Pola mendekati Historis Dari Daten aktual permintaan tidak berfluktuasi atau (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modell analisis Regresi Linier adalah suatu metoden populer untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) Sieben Variabler Yang Digunakan, Variabel X Dan Variabel y, Diasumsikan Memiliki Kaitan Satin Sama Lain Dan Bersifat Liner. Rumus perhitungan Regresi Linier yaitu sebagai Berikut. Y hasil peramalan ein perpotongan dengan Sumbu tegak b menyatakan Steigung atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Modell-Modell peramalan Yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator Yang Umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (Mittlere absolute Abweichung), rata rata kuadrat terkecil (Mean Square Error), rata rata persentase kesalahan absolut (absoluter Fehler in Prozent bedeuten), validasi peramalan (Tracking-Signal), dan Pengujian kestabilan (Bewegungsbereich). 1. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). Mad berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam einheit yang sama sebagai deret asli. Nilai mad dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah Beobachtungen. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. Spurhaltungs-Signal Validasi peramalan dilakukan dengan Spurhaltungs-Signal. Spurhaltung Signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Nachführungssignal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Nachverfolgungssignal yang positiv menunjukan bahwa nilai Aktualisierung permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan Nachführsignal yang negatif berarti nilai aktual permintaan lebih kecil daripada ramalan. Nachverfolgungssignal. Dise dise RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS............................................................ Sehingga pusat dari Nachführsignal mendekati nol. Verfolgungssignal yang telah dihitung dapat dibuat peta kontrol untuk melihat kelayakkan daten datum batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Beweglicher Bereich (MR) Peta Bewegungsstrecke dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Daten permintaan aktualisieren dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat dibandingkan Daten peramalan dengan permintaan aktual. Peta Umzugsbereich Digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Umzugsbereich adalah sebagai berikut. Jama ditemukan satu titik yang berada verdünnung batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah datenschutz harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada verdünnung batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jama semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Umzugsbereich ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan am wenigsten quadratischen terdahulu. Jika peta Umzugsbereich menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat Daten Yang Tidak Berasal Dari Sistem Sebab-Akibat Yang Sama Dan Harus Dibuang Maka Peramalan Wortspiel Harus Diulangi Lagi. Hat diesen Eintrag von ProfesorBisnis gerebloggt und das kommentiert: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat und bermanfaat Maaf mas numpang tanya. judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang Pada bandara8221 itu kira2 Modell rumus pendekatan Yang cocok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut Yang akurat Yang Mana ya mas. trima kasih (mohon d balas Yang secepatnya ya mas Ordnungen.) permisi pak, Saya Baru saja Menulis tentang fungsi Autokorrelation untuk penentuan pola Datenzeitreihen apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-Bergbau-identifikasi-pola - Daten-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada Teknik gelegen untuk mencari pola Datenzeitreihen selain fungsi Autokorrelation ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan Ketersediaan bahan baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan Ketersediaan produk ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil Prognose nya bernilai negatif, gimana mas ditambah lagi Dari semua metode eksponensial baik yang einfach, holt, braun dan gedämpft nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya mas