Cara Moving Average Di Excel

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Durchschnitte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Cara Menambahkan Garis Trendline pada ChartGrafik Excel Chart atau grafik dapat dengan cepat. mengungkapkan lebih banyak situasi atau keadaan dari daten yang kita miliki. Melalui chart atau grafik kita bisa mengetahui dan menyampaikan Daten dengan cepat kepada pembaca. Biasanya selain ingin mengetahui tentang (pergerakan) daten yang fluktuatif, pembaca juga ingin mengetahui kecenderungan atau trend dari Daten tersebut. Sebagai contoh, selain ingin mengetahui naik-turunnya penjualan sepeda motor, sang direktur juga ingin mengetahui dan melihat kecenderungan atau trend dari penjualan. Trend tersebut cukup ditampilkan dalam bentuk sebuah garis, atau disebut trendline Trendline merupakan garis yang dibuat melalui perhitungan secara statistik Microsoft Excel telah menyediakan fasilitas untuk menambahkan sebuah garis kecenderungan atau trendline dalam chart atau grafik sehingga kita tidak perlu repot-repot mempelajari ilmu statistik terlebih dahulu. Lihat contoh cara menggunakan trendline di bawah ini Buka chart atau grafik yang akan dibuat trendline, bila belum und a dapat membuat sebuah grafik dengan cara berikut: Ketik daten yang akan dibuat chart atau grafik. Lalu blok data tersebut Klik tab ribbon Einfügen Misalkan kita buat Diagramm kolom. Klik tombol Spalte lalu klik 2D Spalte Sebuah grafik kolom akan disisipkan dalam Arbeitsblatt und ein Kemudian pilih salah satu Serie dari grafik batang yang ada untuk dibuat trendline, misalkan kita memilih untuk penjualan motor, klik kanan pada serie tersebut lalu pilih item Hinzufügen Trendline Selanjutnya pada grafik akan Ditampilkan sebuah garis trendline dan sekaligus muncul dialog Format Trendline. anda bisa mengatur trendline melalui dialog tersebut. Atur jenis atau tipe garis trendline sesuai dengan daten yang und a miliki untuk mendapatkan hasil trendline terbaik menurut anda. Anda bisa memilih jenis trendline pada bagian TrendRegression Typ, yakni. Exponential (eksponensial), Linear (garis lurus), logarithmisch (logaritma), Polynom (polinomial, pangkat banyak), Macht (pangkat), atau Gleitender Durchschnitt (pergerakan rata-rata). Anda juga bisa mengatur warna dan ketebalan maupun jenis garis trendline melalui kategori Linie Farbe als Linie Stil. Bila diperlukan anda juga bisa menampilkan rumus persamaan pada chart dengan memberi tanda check pada item Anzeige Gleichung auf Diagramm. Setelah pengaturan selesai, klik tombol Schließen. Tipps Cara Menambahkan Garis Trendline pada ChartGrafik Excel Untuk mengetahui trendline yang cocok untuk sebuah chart unda harus mengetahui pola dari Daten unda, atau unda dapat mencarinya dengan melakukan proses Versuch und Irrtum. Alias ​​coba dan coba lagi sampai und eine menemukan trendline yang cocok untuk grafik buatan anda:) Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali Kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial atau pengetahuan tentang prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang prognose. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufällige berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi Gerakan zufällige adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Data Runtun Waktu Salah Satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola daten. Ada empat tipe umum Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika-Daten Beobachtungs-Berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Seutelai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend Pola zyklisch ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar Garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman krankheit pola saisonale yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen saisonale runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Single Moving Average Rata-rata bergerak tunggal (Gleitender Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan miaulnya Daten Baru, Maka Nilai Rata-Rata Yang Baru Dapat Dihitung Dengan Menghilangkan Daten Yang Terlama Dan Menambahkan Daten Yang Terbaru. Umzug durchschnittlich ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten yang stasioner atau Daten yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten terachhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi Daten pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glättung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu daten masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah Titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah Metode Ini Memerlukan Penyimpanan Yang Lebih Banyak Karena Semua T Pengamatan Terakhir Harus Disimpan, Tidak Hanya Nilai Rata-Rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata insgesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut: Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Damen, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dusche, dusche, dusche, Digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus Sebelum memulai untuk melakukan prognose, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran daten runtun waktunya, klik menu Graph 8211 Zeitreihe Plot 8211 Einfache, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Ausgang seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prognostiziert dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . Seaha muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Daten, pada kotak MA Länge: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generationen prognosen dan isi kotak Anzahl der prognosen: dengan 1. Klik button Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Speicherung als berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, passt (Ein-Periode-voraus Prognosen), Residuals, Dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan Pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen Dan OK. Sehingga muncul Ausgabe seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari prognose Daten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Double Moving Durchschnittlicher dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Menghitung Rata-rata dengan Durchschnittliche Pendahuluan-Funktion DURCHSCHNITTLICHER Adalah fungsi Yang bisa kita gunakan di Excel untuk menghitung rata-rata dari suatu range nilai. Syntax dari AVERAGE adalah sebagai berikut: AVERAGE (range1, range2, 8230) Keterangan range1. Adalah nilai tunggal atau range dari zell-zelle yang ingin kita hitung nilai rata-rata. Range2 Adalah nilai tunggal atau range kedua dari zell-zelle yang ingin kita hitung nilai rata-rata (opsional). Berikut Adalah Gambaran Contoh Perhitungan Yang Ingin Kita Lakukan. Contoh Penggunaan Durchschnitt (klik pada gambar untuk memperbesar) Langkah Penggunaan AVERAGE Buatlah Satu Datei Arbeitsmappe baru pada Excel 2007. Pada Blatt1. Masukkan data dengan layout seperti berikut Daten tersebut adalah Daten fiktif penjualan 4 kuartal dari suatu minimart. Kita akan menghitung rata-rata penjualan pro kuartal. Contoh file dapat Anda herunterladen disini. Tempatkan Cursor pada alamat B9 Masukkan rumus berikut dan tekan Enter: Post navigation