Hasil perhitungan rata-rata bergerak atas seluruh kumpulan angka atau nilai data atau acak. Kemampuan rata-rata bergerak untuk menghilangkan ketidakaturan atau
acakan dapat dipergunakan dalam deret waktu adalah untuk dua tujuan yaitu untuk menghilangkan trend dan untuk menghilang musiman seasonality.
Untuk mendapatkan suatu hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat. Data jumlah wisatawan dari tahun 1994 sampai tahun 2008 yang tercatat pada
pembukuan Badan Pusat Statistik Sumatera Utara menunjukkan pola data musiman. Maka untuk meramalkan jumlah wisatawan pada tahun 2011 digunakan Metode Double
Moving Avarage rata-rata bergerak ganda.
2.5 Metodologi Rata-rata Bergerak Ganda
Untuk mengurangi kesalahan sistematis yang terjadi bila rata-rata bergerak dipakai pada data berkecenderungan maka dikembangkan metode rata-rata bergerak linier linier
moving average. Dasar metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang kedua. Rata-rata bergerak “ganda” ini merupakan rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak,
secara simbol ditulis MA M X N dimana artinya adalah MA M-periode dari MA N periode, dengan MA merupakan rata-rata bergerak moving average.
Prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek : 1.
Penggunaan rata-rata bergerak tunggal pada waktu t ditulis S’t 2.
Penyesuaian yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t ditulis S’t – S”t , dan
3. Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t ke periode t+1 atau ke periode
t+m jika kita meramalkan M periode ke muka.
Universitas Sumatera Utara
Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :
1. Menghitung rata-rata bergerak pertama,diberi simbol S’t. Ini dihitung dari data
historis yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak pertama.
N X
X X
X t
S
N t
t t
t 1
2 1
...
+ −
− −
+ +
+ +
=
Dengan: S’t = smoothing pertama periode t
N = jumlah periode Xt = nilai real periode t
2. Menghitung rata-rata bergerak kedua,diberi simbol S”t. Dihitung dari rata-rata bergerak pertama. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak kedua.
N S
S S
S t
S
N t
t t
t 1
2 1
...
+ −
− −
+ +
+ +
=
Dengan : S”t = smoothing kedua periode t
3. Menentukan besarnya konstanta
, persamaan ini mengacu terhadap penyesuaian MA tunggal, S’t, dengan persamaan sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
t t
t t
t
S S
S S
S at
2 −
= −
+ =
Dengan : = besarnya konstanta periode t
4. Menentukan besarnya nilai slope bt,persamaan ini menentukan taksiran
kecenderungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya, persamaannya sebagai berikut :
1 2
t t
S S
N bt
− −
=
Dengan: = slope atau nilai trend dari data yang sesuai
5. Menentukan besarnya forecast, persamaan ini menunjukkan bagaimana memperoleh
ramalan untuk m periode ke muka dari t. Ramalan untuk m periode ke muka adalah dimana merupakan nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali
komponen kecenderungan , persamaannya sebagai berikut :
m bt
at F
m t
+ =
+
Dengan : Ft+m = besarnya forecast
m = jangka waktu peramalan ke depan
2.6 Ketepatan Peramalan
