b. Moving Average
Metode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan,mencari rata- ratanya kemudian menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang
akan datang. Metode ini disebut rata-rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan Forecast.
Metode moving average ini dibagi menjadi dua, yaitu:
1. Rata-rata Bergerak Tunggal Single Moving Average
Metode ini mempunyai karakteristik khusus yaitu:
a Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan
data histories selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 bulan moving average, maka ramalan bulan ke-5 baru bisa dibuat setelah bulan
ke-4 selesai berakhir. Jika 6 bulan moving avarage, ramalan bulan ke-7 baru bisa dibuat setelah bulan ke-6 berakhir.
b Semakin panjang jangka waktu moving avarage, efek pelicinan semakin
terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving avarge yang semakin halus.
2. Rata-rata Bergerak Ganda Double Moving Average
Adapun prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek: Sesuai dengan judul yang telah dibuat, bahwa analisis data dengan menggunakan metode
rata-rata bergerak linier. Metode ini merupakan bagian dari Rata-Rata Bergerak Ganda Double Moving Avarage. Dasar dari metode ini dalah menghitung rata-
rata bergerak yang kedua. Rata-rata bergerak ‘ganda’ ini merupakan rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak, dan menurut simbol sebagai MA M×N dimana
artinya adalah MA M-periode dari MA N – periode.
Adapun prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek a.
Penggunaan rata-rata bergerak tunggal pada waktu t ditulis S’
t
b. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan
ganda pada waktu t ditulis S’
t
– S”
t
,dan c.
Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t ke periode t+1 atau periode t+m jika kita meramalkan m periode ke muka.
Secara umum pembahasan tersebut dapat dilakukan sebagai berikut: Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan
berikut: a.
Menentukan smoothing pertama S’
t
persamaan ini mempunyai asumsi bahwa saat ini kita berada pada periode waktu t dan mempunyai nilai masa lalu sebanyak N,
sebagai berikut:
S’
t
= N
X X
X X
N t
t t
t 1
2 1
...
+ −
− −
+ +
+ +
S’
t
= smoothing pertama periode t X
t
= nilai riil periode N = jumlah periode
b. Menentukan smoothing kedua S”
t
, persamaan ini menganggap bahwa semua rata- rata bergerak tunggal S’
t
telah dihitung. Persamaan itu kita menghitung rata-rata bergerak N-periode dari nilai-nilai S’
t
tersebut. S’
t
-S”
t
S”
t =
N S
S S
S
N t
t t
t 1
2 1
...
+ −
− −
+ +
+ +
S”
t
= smoothing kedua periode t
c. Menentukan besarnya konstanta a
t
, persamaan ini mengacu terhadap penyesuaian MA tunggal, S’
t
, dengan persamaan sebagai berikut: a
t =
S’
t
+S’
t
-S”
t
=2S’
t
– S”
t
a
t
= besarnya konstanta periode t
d. Menentukan besarnya Slope b
t
, persamaan ini menentukan taksiran kecenderungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya,
persamaannya sebagai berikut:
b
t
=
1 2
− −
N S
S
t t
b
t
= Slope nilai trend dari data yang sesuai
e. Menentukan besarnya Forecast, persamaan ini menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t. Ramalan untuk m periode ke
muka adalah a
t
– dimana merupakan nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecenderungan b
t
, persamaannya sebagai berikut: F
t+m
= a
t
+b
t
m F
t+m
= besarnya Forecast m = jangka waktu forecast
BAB 3 TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK