Metode Single Moving Average Adalah

Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Moving Avarage) Metode Rata-Rata (Moving Avarage). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah persediaan barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan yang dilakukan oleh perusahaan, sisa persediaan barang yang masih ada segera 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 satuane Rp12, - 3. Pembelian. 100 sábanas Rp11,25 4. Penjualan dipakai. 100 satuan 5. Penjualan dipakai. 100 sênior Penghitungan harga pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Médias moventes médias médias (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. Média de Movimento Único Rata-rata bergerak tunggal (Média de Movimento Único) adalah suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode Single Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan dados historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan mudando média, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesai berakhir. Jika bulan movendo médias projeta bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu média móvel. Efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan média móvel yang semakin halus. Persamaan matematis médias móveis individuais adalah sebagai berikut Mt Moving Média de um período de tempo t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas dalam média móvel Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, dados sebagian yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa dados Berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan data riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). E 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 adalah rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Squared Error MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (dados de selisi dados de dados terhadap peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah data. MSE dihitung dengan rumus: Deixe uma resposta Cancelar resposta Postagens recentes