MOVING AVERAGE

Pertemuan ke-2

4^TH COFFEE

1

Moving Average

Moving Average Tunggal

Moving Average Ganda

4^TH COFFEE

2

Moving Average Tunggal

Setiap muncul nilai observasi yang baru, nilai rata-rata baru dihitung dengan cara membuang nilai observasi yang paling tua dan memasukkan nilai observasi yang paling baru.

Nilai rata-rata bergerak ini digunakan sebagai nilai peramalan untuk satu periode ke depan.

4^TH COFFEE

3

Moving Average Tunggal

4^TH COFFEE

4

4^TH COFFEE

5

Kelemahan

4^TH COFFEE

6

Contoh

Tabel berikut menyajikan data pengunjung suatu tempat perbelanjaan di bulan Januari sampai November pada tahun tertentu. Lakukan peramalan jumlah pengunjung pada bulan Desember menggunakan Moving Average 3 periode.

4^TH COFFEE

7

S�o�l�u�s�i

Jadi, jumlah pengunjung pada bulan Desember adalah 244 orang dengan nilai MAPE sebesar 34,84% (kemampuan peramalan: cukup)

4^TH COFFEE

8

Plot Data Aktual vs Data Hasil Estimasi

4^TH COFFEE

9