Metode Alisamento exponencial Alisamento adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Suavização exponencial adalah suatu metodo peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponencial terhadap nilai 8211 nilai observasi yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode alisamento explonencial merupakan pengembangan dari metode média móvel. Dalam metodo ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Single Exponential Suavização Metode único exponencial suavização merupakan perkembangan dari metode média móvel sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumus sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: A) Pada St1 terdapat sedangkan pada St tidak terdapat (b) Pada St terdapat sedangkan pada St1 tidak terdapat (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai St itu Kalau (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) Comentários (0) Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tabela de bawah ini Tabela I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Suavização exponencial No Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Su Mbr (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Alisamento Exponencial Único lebih cocok Digunakan untuk meramal hal 8211 hali yang fluktuasinya secara random (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponencial Suavização Metode ini merupakan modelo linear yang dikemukakan oleh Brown. (1 8211) (1,8) St S8217t (1 8211) (1.9) O único suavização Exponencial do estiramento de Dobak do estiramento da dilatação do duo do kalai, de St Xt (1 8211) St bukan St1 Previsão Diminua a temperatura (1.10) m jangka waktu previsões (1.11) (1.12) Metode double exponential suavização ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan dados yang mengalami tendência naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai ini harus dizentukan pada awal periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St dan sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Metodo duplo exponencial suavização untuk penjualan barang X. Tabela 2 Volume penjualan barang X NÃO PERMINTAAN BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus 1,10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung st172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum dados do cukup St dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudiano mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga secara berangkai didapatkan: Harga-harga dan diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai didapat harga: dari secara berangkai didapat harga-harga Hervé ramalan ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm em btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triplo Exponencial Suavização Metode inuptível metodo previsão yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat previsão yang berluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan forecasting dengan metode in a sebagai berikut: Carilah nilai dengan rumbo sebagai berikut: (1.13) Nenhum comentário para este ficheiro. Biasanya dizentukan sama seperti nilai yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditantukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama: Carilah nilai (1.15) Carilah nilai (1.16) Carilah nilai (1.17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yaitu berau tahun yang akan datang forecast dilakukan. Em, bt, ct, adalah, nilai, yang, telah, dihitung, sesuai, dengan, rumus, depan. Contoh penggunaan metode Triplo Exponencial Suavização para o perã-canão penjualan kita gunakan tabel de dados 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai dan maka kita harus mencari nilai. At, bt, ct dengan. (1.16) (1.16) (1.17) (1.18) harga at, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1.19) 26 de novembro de 2009 Exponencial Suavização merupakan Prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Ia menitik-beratka pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan diberikan prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada observasi yang lebih lama. 1. Único suavização exponencial Juga dikenal sebagai simples exponencial suavização yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Modelo de dados de bahwa de dados de sekitar nilai significa yang tetap, tanpa tendência atau pola pertumbuhan konsisten. Rumus untuk simple exponential suavização de adalá sebagai berikut: dimana: S t peramalan untuk periode t. X t (1-) Nilai aktual série de tempo F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Duplo Exponencial Suavização Metode ini digunakan ketika dados menunjukkan adanya tendência. Exponencial suavização dengan adanya tendência seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode 8211 nível dan tendência nya. Nível adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai dados pada akhir masing-masing periode. Tendência adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Rumo duplo exponencial alisamento adalá: 3. Triplo Exponencial Suavização Metode ini digunakan ketika dados menunjukan adanya tendência dan perilaku musiman. Untuk menangani musiman, telah dikembangkan parâmetro perseguir o yang do projeto do metoda 8220Holt-Winters8221 é um projeto do nana do dengan. Terdapat dua modelo Holt-Invernos tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplicativo sazonal modelo dan Aditivo sazonal modelo yang akan dibahas pada bagian lain dari blog ini. Dados da lista de Bali de Bali 2017 yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali: Data berbentuk series de tempo yang diambil sejak Januari 2008 hingga Sept 2017, data ini terdiri dari 92 pengamatan, untuk datanya dapat diambil disini gtgtgt Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita akan Gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap dados importantes: buka software eviews kamu, pilih abrir arquivos existentes, 2. Setelah keluar jendela eviews pilih arquivo gt importar gt importação de arquivo, 3. Kemudian ambil dados kamu gt aberto, 4. Setelah terbuka tampão sebagai berikut: langsung klik Em seguida, acabamento lalu, 5. Nah sekarang workfile kita telah terbaca olha eviews, 6. Klik 2x pada variabel visita maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews. 7. Unm, K, K, K, M, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, 9. Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai berikut. Dari saída dapat kita lihat nilai parâmetro Alfa sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan fórmula de dengan: 2 (n1) atau n (2 -) semakin tinggi nilai yang diperoleh, maka nilai peramalan akan semakin mendekati nilai aktual. Dengan demikian nilai peramalan yang diperoleh dengan dupla exponencial alisamento adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan dengan dupla exponencial suavização. Untuk Hasil estimulando o único exponencial que alisa o adalá sebagai que alisa, o alisamento exponencial do único do pilih. Dari diatas de saída, único exponencial suavização de níquel yang lebih baik yaitu 0,64, artinya pengamatan lebih menitikberatkan pada pengamatan yang lebih baru daripada nilai dupla exponencial suavização sebesar 0,024. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka nilai peramalan yang diperoleh akan mendekati peramalan metode ingênuo (lihat bahasannya disini gtgtgt), dimana titik berat pengamatan akan mendekati nilai rata-rata dados aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai Peramalan akan sama dengan peramalan metode ingênuo. Semakin besar nilai, maka akan semakin besar pula penyesuaian yang terjadi terhadap nilai peramalan, sebaliknya semakin kecil nilai, maka akan semakin kecil pula penyesuaian yang terjadi pada nilai peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang diperoleh dari único exponencial alisamento adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan menggunakan metode único exponencial suavização. Garis yang berwarna, merah, adalah, dados, setelah, proses, pemulusan, tingkat 1, kita dapat, melihat, tidak, banyak, penyesuaian, yang, terjadi, terhadap, dados, aktual. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Dupla eksponential suavização telah memasukkan komponen tendência dalam estimasinya. Os dados de aktual, nilai único dan duplo exponencial beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt sumber dados. Disbudpar provinsi Bali (Estatísticas 4 Vida) Postado por ariyoso Teori amp Konsep Estatísticas Konsep Variable Kualitatif dan Kuantitatif Dados Estatísticas Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Estatísticas Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Estatísticas Teknik Amostragem Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Dados Korelasi Bivariado Dados de Pemaparan Dados Kualitatif dengan Tabulasi Silang novo IBM SPSS Ver.23 metodo metodo peramalan aplikasi Metode Expnontial Suavização Metode exponencial suavização merupakan metodo peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah, terutama pada tingkat operat suatu perusahaan, dalam perkembangan dasar matematis Dari metode alisamento (forcasting por Makridakis, hal 79-115) dapat dilihat bahwa konsep exponencial telah berkembang dan menjadi metode praktis dengan penggunaan yang cukup luas, terutama dalam peramalan bagi persedian. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Ratusan item. Menurut Makridakis, Wheelwright amp Mcgee dalam bukunya forcasting (hal 104). Menyatakan bahwa apabila dados yang dianalisa bersifat papeler, maka penggunaan metode rata-rata bergerak (média móvel) atau único exponencial suavização cukup tepat akan tetapi apabila datanya menunjukan suatu tendência linier. Maka modelo yang baik untuk digunakan adalada exponencial suavização linier dari marrom atau modelo exponencial suavização linier dari holt. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modelo pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan yang diperkirakan tepat. Adapun panduan untuk memperkirkan nilai a yaitu antara lain: Apabila pola historis dari data aktual permintaan sangat bergejolak atau tidak estabilizante waktu ke waktu, kita memilih nilai a mendekati 1.Biasanya di pilih nilai a 0.9 namun pembaca dapat mencoba nilai a yang lain yang mendekati 1 seperti 0,8 0,99 Terça-feira, 8 de janeiro de 2017 Apabila pola historis dari data akual permintaan tidak berluktuasi atau relati estabil dari waktu ke waktu maka kita memila nilai a yang mendekati nol, katakanlah a 0,2 0,05 0,01 tergantung sejauh mana kestabilan dados itu, semakin stabil nilai a yang dipilih harus semakin kecil menuju ke nilai nol B.2. Metode Single Exponential Smoothing Método de suavização Exponencial Único Metode inodora digunakan untuk meramalkan suatu periode ke depan. A média melhora a média móvel. Maka lihat kembali persaman matematis yang digunakan pada peramalan única média móvel. Peramalan untuk periode t, persaan adalah: Sedangkan persamaan matematis untuk single moving exponential smoothing Seaweitung: Demikian seterusnya untuk Jadi terlihat bahwa metode única média móvel merupakan sejumlah dados semua yang ditekankan pada baru. Clique para ampliar 0 X 1 dan harga yang terpilih yang memberikan simpangan terkecil dari perhitungan yang ada, seperti pada metode única média móvel. Peramalan dengan exponential suavização dump digunakan untuk meramalkan beberode periode kedepan untuk pola dados dengan kecenderungan linier, teknik yang digunakan dikenal dengan nama Parâmetro Brown Exponencial Suavização langkah-langkah perhitungan untuk mendapatkan peramalan dengan metodo ini adalah: nilai peramalan dengan única média móvel. Nilai média móvel kedua. Média móvel dobrável. Periode kedepan yang diramalkan. B.3. Metode Double Exponential Smoothing Metodologia ini dikembangkan oleh Browns untuk mengatasi adanya perbedaan yang muncul antara dados aktual dan nilai peramalan apabila ada tendência pada trama datanya. Untuk itu Browns memanfaatkan nilai peramalan dari hasil único Eksponential Smothing dan Double Exponential suavização. Perbedaan, antara, kedua, ditambahkan, pada, harga, dari, SES, dengan, demikian, harga, peramalan, tela, dishame, terhadap, tendência, pada, parcela, datanya. B.3.1. Metode Double Expnontial Smoothing Parâmetro de Saturno Parâmetro Castanho Dacar pemulusan eksponensial linier dari Castanho adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggiano dan ganda ketinggalan dari dados yang sebenarnya bilamana terdapat unsur tendência. Perbedaan, antara, nilai, pemulusan, tunggal, dan ganda, damp, ditambahkan, kepada, nilai, pemulusan, dan, disto, untuk, trend. Persamaan Yang dipakai dalam implementasi pemulusan linier satu parâmetro castanho ditunjukan dibawah ini: um t S8217t (S8217t St) 2 S8217t St F t um t b t. m t 823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2,21) S t Nilai pemulusan eksponensial Tunggal S t adalah Nilai pemulusan eksponensial Ganda. M, jumlah, periode, ke, muka, yang, diramalkan. Ramalan m periode ke muka Agar dapat menggunakan persaman diatas, nilai S t-1 dan S t-1. Harus tersedia Tetapi pada saat t 1, nilai-nilai tersebut tidak tersedia. Jadi, nilai-nilai em harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dapat dilakukan dengan hanya menetapkan S t dan S t sama dengan X t atau dengan menggunakan suatu nilai rata-rata dari beberapa nilai pertama sebagai titik awal. Jenis masalah inisialisasi em muncul dalam setiap metode pemulusan (alisamento) eksponensial. Jika parâmetro pemulusan um tidak mendekati nol, pengaruh dari proses inisialisasi ini dengan cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi, jika a mendekati nol, proses inisialisasi tersebut dapat memainkan peran yang nyata selama perodo waktu ke muka yang panjang. B.3.2. Metode Double Exponential Smage Dua Parâmetro Holt Metode pemulusan eksponensial linier dari Dê a sua opinião sobre este artigo Dê a sua opinião! Sebagai gantinya Holt memuluskan nilai tendência dengan parâmetro yang berbeda dari parâmetro yang digunakan pada deret yang asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linier (2, 24) Dimana. (2) Diman. (2) Dimana. Data pemulusan pada periode t tendência pemulusan pada periode t peramalan pada perode t Persamaan diatas (1) menyesuaikan S t secara langsung untuk tendência periode sebelumnya yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, yaitu S t-1. In in membantu untuk menghilangkan kelambatan dan menempatkan S t ke dasar perkiran nilai data saat ini. Kemudian persamaan meremajakan tendência (2), yang ditunjukan sebagai perbedaan antara dua nilai pemulusan yang terakhir. O conteúdo foi enviado a partir de um servidor externo. Se você não encontrou o que você está procurando, utilize o nosso motor de pesquisa personalizado. Karena mungkin masih terdapat sedikit kerandoman. Maka hal ini dihilangkan oleh pemulusan g (gama) tendência pada periode akhir (S t S t-1), dan menambahkannya dengan taksiran tendência sebelumnya dikalikan (1- g). Jadi persamaan diatas dipakai untuk meremajakan tendência. Clique para ampliar (3) digunakan untuk peramalan ke muka. Tendência. B t, dikalikan dengan jumlah periode kedepan yang diramalkan, mdã ditambahkan pada nilai dasar S t. B.4. Metode Triple Exponential Smoothing Adicionar à Lista de Desejos Adicionar à Lista de Presentes Adicionar para comparar Adicionar à lista de desejos Adicionar à lista de desejos Adicionar para comparar. Metode inal adala metodo yang digunakan dalam pemulusan tendência dan musiman. Metode inverno didasarkan atas tiga persaman pemulusan yaitu satu untuk stationer, tendência, dan musiman. Hal ini serupa dengan metodo holt dengan satu persaan tambahan untuk mengatasi musiman. Persamaan dasar untuk metode inverno adalah sebagai berikut: L Panjang musiman. B Tendência de tendência de um período de tempo e de um período. 2.1.1. Aspek Umum dari Metode Pemulusan Kelebihan utama dari penggunaan metode pemulusan (Alisamento) yang luas adalah kemudahan dan ongkos yang rendah. Ada sedikit keraguan apakah ketetapan yang lebih baik selalu dapat di capa dengan menggunakan metode autoregresi atau pola rata-rata bergerak yang lebih canggih. Namun demikian, jika diperlukan ramalan untuk ribuan item, seperti dalam banyak kasus sistem persedian (inventor) Dalam hal keperluan peramalan yang besar, maka suatu yang kecil dan mantap itu lebih berarti. Sebagai contoh, menyimpan empat nilai sebagai ganti dari tiga nilai untuk setiap item dapat menjadi sangat berarti bagi keseluruhan item sebulan. Desabilitando itu, waktu komputer yang diperlukan untuk melakukan perhitungan yang penting harus disediakan pada tingkat yang layak, dan alasan ini, metodo pemulusan eksponensial lebih disukai dari pada metode rata-rata bergerak dan metode dengan jumlah parâmetro yang sedikit lebih disukai dari pada yang lebih banyak. Metode última praça Pengertian. Análise tendência merupakan suatu metodo analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimativa atau peramalan pada masa yang akan datang. (Por exemplo, por um lado, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, . Secara teoristis, dalam analisis series de tempo yang paling menentukan adalah kualitas atau keakuratan dari informasi ato dados-dados yang diperoleh serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan. Dados de Jika yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimativa atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimativa atau peramalannya akan semakin jelek. Metode Menos quadrado. Metode Rang-Rata (Métodos Sem Médios), Metodo Rata-Rata Bergerak (Método da Média Móvel) dan Metode Kuadrat Terkecil (Mínimo Método Quadrado). Dalam, hal, in, akan, lebih, dikhususkan, untak, membahas, analisis, tempo, série, dengan, metode, kuadrat, terkecil, yang, dibagi, dalam, kasus, yaitu, kasus, data, genap, dan kasus, data, ganjil. Seca umum persamaan garis linier dari analisis séries temporais adalah. Y a b X. Keterangan. Y adalah variável yang dicari tendência dan X adalah variabel waktu (tahun). Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) o parâmetro (b) adalah. A Y N dan b XY X2 Contoh Dados Kasus Ganjil: Tabel. Volume Penjualan Barang X (unidade de dalam 000) Ano 1995 Sampai dengan 2003 Número de caracteres por número de série: a 2.460 9 273,33 dan b 775 60 12,92 Persamaan garis liniernya adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2018 adalah. Y 273,33 12,92 (segunda-feira, 2018 nilai X adalah 11), sehingga. Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X pada tahun 2018 diperkirakan sebesar 415.450 unidade Contoh Kasus Data Genap: Tabel. Volume Penjualan Barang X (dalam 000 unidade) Ano 1995 sampai dengan 2002 Número de exemplares encontrados: a 2.150 8 268,75 dan b 1.220 168 7,26 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 7,26 (segunda-feira, 2008 nilai X adalah 19), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang Pada tahun 2008 diperkirakan Sebesar 406,69 Atau 406,690 Unidade. Elain, dengan, menggunakan, metode, tersebut, dias, juga, dapat, dipakai, dengan metode, sebagai, berikut: Volume Penjualan Barang X (unidade de dalam 000) Ano 1995 Sampai Dengan 2002 Número de anos de idade de uma criança para um adulto: a 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 14,52 (segunda-feira, 2008 nilai X adalah 9), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X segunda-feira, 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unidade. Para Arin, Untuk Y dan X itu dados adalah mentah, misalnya mencari tendência kunjungan maka Y nya adalá periode waktu (misal tiap bulan dalam 1 tahun) dan X nya jumlah pengunjung (misalnya per bulan). Seilah itu baru bisa dimasukkan dalam analisis tendência Kalau dicermati rumus tendência sama dengan rumus regressar sederhana (untuk mencari nilai a dan b). Karena jumlah X tendência do diâmetro sama ngan maka jika dimasukkan dalam rumus regi maka jadi rumus tendência. Artinya, não há nenhum mencari nilai em dan b pada tendência bisa menggunakan rumus regressar, tapi sebaliknya rumus tendência tidak dapat diaplikasikan dalam regressar, karena dalam regressar jumlah X tidak sama dengan nol saya lg skripsi mas, cuma blom ngerti menjelaskan nilai x itu secara lengkap, cuma Itung2annya saya ngerti, nah dosa saya minta menjelaskan nilai x itu dengan sedetail2nya. Dosennya, nyuruh, saya, tiap, x harus, dijelaskan, dari, mana, asalnya, gimana, ya mas slamet, menjelaskan, x daraxa berasal, malah dosen, saya, nyuruh, tiap, bulan, x, nya, harus, dijelasin. Para Iqbalbo, karena jumlah dados X-nya genap maka nilai 0 berada antara bulan Juni dan Juli, sehingga bulan Juni dinilai -1 dan bulan Juli dinilai 1. jarak antara bulan Juni dgn Juli atau jarak -1 dgn 1 adala 2, maka seterusnya harus Loncat 2. Maka bulan Mei dinilai -3, abril -5 dst. Kalau bulan Agustus dinilai 3 dan setembro dinilai 5 dst. Jadi untuk nilai X disamping totalnya 0 joga harus konsisten loncat 2. mas slamet8230 itu cara mencari x (variável waktu) gimana jujur saya masih bingung kok tau2 dapet nilai -4, -3 mohon penjelasannya mas .. terimaksih Para Iqbaldo, untuk mencari nilai X Pada analisis tendência kata kuncinya adalah jika nilai X djumlahkan maka hasilnya 0. Nenhum comentário jumlah tahun ganjil maka tahun yang ditengah nilainya 0, tahun sebelumnya -1 trus -2 dst, sedang tahun sesudahnya 1 trus 2 dst. Dados de Kalau jumlah tahun genap lihat contoh diatas. Buku Statistika Deskriptif email: ssantoso0219yahoo. co. id Navegação do post Komisi Gratis
No comments:
Post a Comment