Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metodo Rata-Rata (Avaragem) Metode Rata-Rata (Avarage Moving). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah persediaan barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan yang dilakukan oleosa perusahaan, sisa persediaan barang yang masih ada segadora 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 saturina 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: Mínimo de médias móveis (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 dados observasi baru tersedia, maka angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Única média móvel Rata-rata bergerak tunggal (média móvel única) adalah suatu metodo peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode Único Mover Médio mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan dados historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan média móvel, maka ramalan bulan ke 5 imagens baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan medias móveis bulan ke 7 baru bisa desenhar setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu média móvel. Efek pelicinan semakin terlhat dalam ramalan atau menghasilakan média móvel yang semakin halus. Persamaan matematis média móvel única média móvel média móvel média móvel média móvel média móvel média móvel média móvel média Península de Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, dados sebagian dados de yang diketahui dados digunakan untuk meramalkan sisa dados Berikutnya, sehingga, dapat, dilakukan, perhitungan, ketepatan, peramalan, secara, lebih, baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalá yang sangat penting. Jika Yt merupakan data riil untuk periode tt Ft merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). Et Kesalahan pada periode t Yt dados 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): Mean Absolute Error (MAE) Erro Absoluto Médio atau nilai tengah kesalahan obsolut adala rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tango menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-rata kuadrat kesalahan (Média esquadrada erro MSE) MSE merupakan metodo alternativo untuk mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (dados selos dados aktual dados terhadap peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dibagi dengan jumlah dados. MSE dihitung dengan rumus: Deixe uma resposta Cancelar resposta Recent PostsForecasting Metode Média Movimentada Ponderada Metode Suavização merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis series de tempo (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan suavização (penghalusan) terhadap dados, nilai massa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série de tempo. Nilai yang tela dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode suavização yaitu Simples Moving Average dan Suavização exponencial. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentando Média Móvel Simples. Simples Moving Average Data série de dados seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teratural ini, metode simples moving average 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 média móvel 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 dados. Moving average Jogar a média de joga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan dados massa 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 Average software de dengan IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut in: Berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali de Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam format excel, databan dari site Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam folha de cálculo SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara dados importantes dari excel ke SPSS 23 lihat di passo bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transformar criar série de tempo Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialog, pilih Visite klik Panah sehingga variabel visita berpindah ke kolom variabel Nova Varibel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak função pilih Média Móvel Centrada, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan extensão dengan 3, dan klik mudança. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali suavização yang biasa kita kenal juga dengan Média Móvel Ponderada. Adaptabilidade 1 dan 2 kali suavização kita sebut Única média móvel em média móvel dupla. Jangan lupa untuk klik mudar ágar variabel visita1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Saída yang didapat dari metode Média Movimentada Média Média Média ponderada média média móvel ponderada média média móvel ponderada média média móvel ponderada média média móvel ponderada média média móvel ponderada média média móvel ponderada . Demikian juga jika kita memilih anterior media móvel, keduanya merupakan metode simples mover média dengan span 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Aaa) Aplikasi Metode Exponencial Suavização dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya
Comments
Post a Comment