Apakah Weighted Moving Average adalah Model Deret Waktu?

Apakah Weighted Moving Average adalah Model Deret Waktu?

Rata-rata bergerak tertimbang adalah teknik yang umum digunakan dalam analisis deret waktu untuk memperhalus fluktuasi acak dan mengekstrak tren atau pola yang mendasarinya. Ini adalah jenis metode peramalan yang memberikan bobot yang berbeda untuk periode waktu yang berbeda dalam jendela tertentu. Bobot ini digunakan untuk menghitung rata-rata tertimbang, yang kemudian digunakan untuk memprediksi nilai masa depan.

Daftar isi

Rata-rata bergerak tertimbang memperhitungkan fakta bahwa pengamatan terbaru mungkin lebih relevan untuk memprediksi nilai masa depan daripada pengamatan yang lebih lama. Bobot yang diberikan pada setiap pengamatan mencerminkan tingkat kepentingan pengamatan tersebut dalam proses prediksi. Biasanya, observasi terbaru diberi bobot yang lebih tinggi, sementara observasi yang lebih tua diberi bobot yang lebih rendah.

Model rata-rata bergerak tertimbang sangat berguna ketika ada komponen musiman atau tren dalam data deret waktu. Model ini dapat membantu mengidentifikasi pola dan membuat prediksi yang lebih akurat dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada pengamatan yang lebih mewakili pola atau tren yang mendasarinya.

Penting untuk dicatat bahwa meskipun rata-rata bergerak tertimbang dapat menjadi alat yang berguna dalam analisis deret waktu, ini bukanlah model yang berdiri sendiri. Model ini sering digunakan bersama dengan metode lain, seperti pemulusan eksponensial atau model autoregressive integrated moving average (ARIMA), untuk meningkatkan akurasi peramalan.

Kesimpulannya, rata-rata bergerak tertimbang adalah teknik yang berharga untuk menganalisis data deret waktu dan mengekstraksi tren atau pola yang mendasarinya. Meskipun bukan merupakan model yang lengkap, namun dapat menjadi alat yang ampuh jika digunakan bersama dengan metode lain. Dengan memberikan bobot yang berbeda untuk periode waktu yang berbeda, rata-rata bergerak tertimbang memungkinkan prediksi yang lebih akurat dengan memperhitungkan relevansi setiap pengamatan.*

Memahami Rata-rata Bergerak Tertimbang

Weighted Moving Average (WMA) adalah model peramalan deret waktu yang memberikan bobot yang berbeda pada titik data historis yang berbeda. Model ini biasanya digunakan dalam analisis keuangan dan peramalan permintaan untuk meramalkan nilai masa depan berdasarkan data masa lalu.

Ide di balik WMA adalah bahwa titik data terbaru memiliki lebih banyak arti penting dalam memprediksi nilai masa depan daripada titik data yang lebih tua. Dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada titik data yang lebih baru, WMA lebih mementingkan tren dan perubahan terbaru dalam deret waktu.

WMA dihitung dengan mengalikan setiap titik data dengan bobot yang sesuai, menjumlahkan nilai tertimbang, dan membagi hasilnya dengan jumlah bobot. Bobot dapat dipilih berdasarkan pengetahuan domain atau melalui teknik statistik seperti pemulusan eksponensial.

Untuk mengilustrasikan cara kerja WMA, mari kita lihat sebuah contoh di mana kita ingin meramalkan penjualan bulanan suatu produk. Kita memiliki data penjualan selama 12 bulan terakhir, dengan bulan terakhir sebagai bulan terakhir.

Bulan	Penjualan	Berat
Bulan 1	100	0,1
Bulan 2	120	0,2
Bulan 3	150	0,3
…	…	…
Bulan 12	200	1.0

Dalam contoh ini, kami memberikan bobot yang lebih tinggi pada bulan-bulan yang lebih baru, dengan bobot bulan terakhir adalah 1,0. Bobot dapat dipilih berdasarkan kebutuhan bisnis dan pentingnya poin data yang berbeda.

Baca Juga: Haruskah Saya Menggunakan Opsi Saham NSO Saya? | Saran dan Kiat Pakar

Setelah bobot ditentukan, kami menghitung rata-rata bergerak tertimbang dengan mengalikan setiap nilai penjualan dengan bobot yang sesuai, menjumlahkan nilai tertimbang, dan membagi hasilnya dengan jumlah bobot. Dalam hal ini, WMA dapat dihitung sebagai:

(100 * 0.1 + 120 * 0.2 + 150 * 0.3 + … + 200 * 1.0) / (0.1 + 0.2 + 0.3 + … + 1.0)

Nilai yang dihasilkan memberikan perkiraan penjualan untuk bulan berikutnya, berdasarkan data historis penjualan dan bobot yang dipilih. WMA dapat diperbarui secara bergilir untuk menghasilkan prakiraan untuk beberapa periode waktu mendatang.

Salah satu keuntungan dari WMA adalah bahwa ia memberikan bobot lebih besar pada titik data terbaru, yang memungkinkannya untuk menangkap tren jangka pendek dan bereaksi dengan cepat terhadap perubahan dalam deret waktu. Namun, WMA mengasumsikan bahwa bobotnya sama untuk semua titik data, yang mungkin tidak selalu demikian dalam skenario dunia nyata. Selain itu, WMA juga sensitif terhadap outlier dan nilai ekstrim.

Kesimpulannya, Weighted Moving Average adalah model peramalan deret waktu yang sederhana namun kuat yang memberikan bobot yang berbeda pada titik data historis. Model ini biasanya digunakan dalam analisis keuangan dan peramalan permintaan untuk meramalkan nilai masa depan berdasarkan data masa lalu, dengan titik data yang lebih baru memiliki bobot yang lebih tinggi. Dengan menangkap tren jangka pendek dan bereaksi dengan cepat terhadap perubahan, WMA dapat memberikan wawasan dan prediksi yang berharga untuk berbagai industri dan aplikasi.

Apa yang dimaksud dengan Weighted Moving Average?

**Weighted Moving Average (WMA) adalah model peramalan deret waktu yang memberikan bobot yang berbeda pada titik data yang berbeda dalam deret tersebut. Tidak seperti Simple Moving Average (SMA) yang memberikan bobot yang sama pada semua titik data, WMA memberikan bobot yang lebih tinggi pada titik data yang lebih baru dan bobot yang lebih rendah pada titik data yang lebih lama.

WMA menghitung perkiraan dengan mengalikan setiap titik data dengan bobot yang telah ditentukan dan menjumlahkan hasilnya. Bobot biasanya ditetapkan dengan cara yang mencerminkan pentingnya atau relevansi setiap titik data. Sebagai contoh, jika titik data terbaru dianggap lebih relevan untuk peramalan, maka titik data tersebut akan diberi bobot yang lebih tinggi.

Rumus untuk menghitung WMA adalah:

Baca Juga: Apakah $200 Cukup untuk Trading Forex?

WMA = (w1 * X1) + (w2 * X2) + … + (wn * Xn)

Dimana:

WMA adalah prakiraan rata-rata bergerak tertimbang.
wi adalah bobot yang diberikan pada titik data ke-i.
Xi adalah titik data ke-i dalam deret waktu.

Bobot dapat dipilih berdasarkan pengetahuan domain atau melalui teknik optimasi. Metode alokasi bobot yang umum digunakan termasuk bobot linier, eksponensial, atau segitiga.

WMA berguna untuk mengidentifikasi tren dan menghilangkan noise dari data deret waktu. WMA dapat digunakan untuk peramalan jangka pendek, terutama ketika titik data terbaru memiliki dampak yang lebih tinggi pada nilai yang diramalkan. Namun, ini mungkin tidak cocok untuk prakiraan jangka panjang atau ketika ada perubahan signifikan dalam proses pembuatan data yang mendasarinya.

PERTANYAAN UMUM:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak tertimbang?

Rata-rata bergerak tertimbang adalah model deret waktu yang memberikan bobot yang berbeda pada titik-titik data di jendela yang bergerak sebelum menghitung rata-rata. Hal ini memberikan bobot yang lebih tinggi pada titik data tertentu dibandingkan dengan titik data lainnya, sehingga memungkinkan model ini untuk menangkap pola yang berbeda pada data.

Apa perbedaan antara rata-rata bergerak tertimbang dengan rata-rata bergerak sederhana?

Rata-rata bergerak tertimbang berbeda dengan rata-rata bergerak sederhana karena memberikan bobot yang berbeda pada titik-titik data di jendela pergerakan. Dalam rata-rata bergerak sederhana, semua titik data memiliki bobot yang sama, sedangkan dalam rata-rata bergerak tertimbang, bobot dapat disesuaikan untuk memberikan bobot yang lebih penting pada titik data tertentu.

Apa saja keuntungan menggunakan rata-rata bergerak tertimbang?

Keuntungan menggunakan rata-rata bergerak tertimbang termasuk kemampuan untuk memberikan nilai lebih penting pada titik data tertentu, yang dapat membantu menangkap pola atau tren yang berbeda dalam data. Hal ini juga memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar dalam menyesuaikan bobot agar lebih sesuai dengan data dan dapat memberikan prakiraan yang lebih akurat.

Apa saja skema pembobotan yang umum digunakan dalam rata-rata bergerak tertimbang?

Beberapa skema pembobotan yang umum digunakan dalam rata-rata bergerak tertimbang termasuk pemulusan eksponensial, di mana bobot menurun secara eksponensial ketika titik data bergerak lebih jauh dari saat ini, dan bobot yang menurun secara linier, di mana bobot menurun secara linier ketika titik data bergerak lebih jauh dari saat ini. Skema pembobotan lainnya termasuk bobot segitiga, di mana bobot membentuk bentuk segitiga, dan bobot yang ditentukan secara khusus berdasarkan karakteristik spesifik data.

Apakah ada batasan atau kekurangan dalam menggunakan rata-rata bergerak tertimbang?

Ya, ada beberapa keterbatasan atau kekurangan dalam menggunakan rata-rata bergerak tertimbang. Salah satu keterbatasannya adalah bobot harus dipilih dengan tepat untuk mencerminkan pentingnya titik data, dan jika bobot tidak dipilih dengan benar, maka dapat menyebabkan prakiraan yang tidak akurat. Keterbatasan lainnya adalah bahwa rata-rata bergerak tertimbang mungkin tidak cocok untuk semua jenis data deret waktu, dan model lain seperti pemulusan eksponensial atau ARIMA mungkin lebih sesuai.

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak tertimbang?

Rata-rata bergerak tertimbang adalah model peramalan deret waktu yang memberikan bobot berbeda untuk periode data historis yang berbeda. Bobot diberikan berdasarkan kepentingan atau relevansinya dalam memprediksi nilai masa depan dari deret waktu.