Memahami Perbedaannya: Rata-rata Bergerak Tertimbang vs Perataan Eksponensial

Memahami perbedaan antara rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial

Peramalan dan analisis data memainkan peran penting dalam proses pengambilan keputusan di berbagai industri. Untuk membuat prediksi yang akurat tentang tren masa depan, bisnis mengandalkan teknik statistik yang berbeda, seperti rata-rata bergerak dan pemulusan eksponensial. Meskipun kedua metode ini digunakan secara luas, keduanya memiliki karakteristik berbeda yang membedakannya.

Daftar isi

Rata-rata bergerak tertimbang adalah pendekatan statistik yang memberikan bobot berbeda untuk setiap titik data dalam deret waktu. Bobot ditentukan berdasarkan kepentingan atau signifikansi relatifnya. Teknik ini memberikan bobot lebih pada titik data terbaru, sehingga lebih responsif terhadap perubahan. Teknik ini memperhalus fluktuasi dan, sebagai hasilnya, teknik ini mungkin lebih baik dalam menangkap tren jangka pendek. Namun, ini mungkin kurang sensitif terhadap pola jangka panjang karena bobot yang diberikan.

Di sisi lain, exponential smoothing adalah teknik yang menghitung rata-rata tertimbang dari pengamatan di masa lalu sambil memberikan penekanan lebih pada titik data terbaru. Metode ini memberikan bobot yang lebih tinggi pada pengamatan yang lebih baru dan mengurangi bobot secara eksponensial saat data semakin jauh ke belakang. Metode ini berguna dalam situasi di mana data terbaru paling berpengaruh dalam memprediksi nilai masa depan. Pemulusan eksponensial cocok untuk menghaluskan ketidakteraturan dan menangkap tren jangka panjang secara efektif.

Ketika memilih antara rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial, penting untuk mempertimbangkan karakteristik spesifik dari data yang Anda gunakan dan hasil analisis yang diinginkan. Weighted moving average sering kali lebih disukai ketika variasi jangka pendek perlu ditekankan, sementara exponential smoothing lebih cocok untuk analisis tren jangka panjang. Kedua teknik ini menawarkan wawasan berharga tentang data deret waktu dan dapat membantu bisnis mengambil keputusan yang tepat.

Konsep Rata-rata Bergerak Tertimbang

Weighted moving average (WMA) adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data deret waktu dan menghitung garis tren. Teknik ini mirip dengan simple moving average (SMA), namun memberikan bobot yang berbeda untuk setiap titik data dalam perhitungan.

Tidak seperti SMA, di mana semua titik data memiliki kepentingan yang sama dan diberi bobot yang sama, WMA memberikan bobot yang berbeda untuk titik data yang berbeda. Bobot biasanya diberikan dengan cara memberikan bobot yang lebih penting pada titik data terbaru dan bobot yang lebih rendah pada titik data yang lebih lama. Hal ini memungkinkan WMA merespons lebih cepat terhadap perubahan data.

Untuk menghitung WMA, Anda mengalikan setiap titik data dengan bobot yang ditetapkan dan kemudian menjumlahkan nilai tertimbang. Nilai tertimbang kemudian dibagi dengan jumlah bobot untuk mendapatkan rata-rata. Rumus untuk menghitung WMA adalah sebagai berikut:

WMA = (w1 * x1 + w2 * x2 + … + wn * xn) / (w1 + w2 + … + wn)

Di mana w1, w2, …, wn adalah bobot yang diberikan pada setiap titik data, dan x1, x2, …, xn adalah titik data yang sesuai.

Dengan memberikan bobot yang berbeda, WMA memberikan bobot yang lebih besar pada data terbaru, membuatnya lebih sensitif terhadap fluktuasi jangka pendek. Hal ini dapat membantu dalam mengidentifikasi dan bereaksi terhadap tren dan perubahan data dengan lebih cepat. Namun, hal ini juga dapat membuat WMA lebih tidak stabil dan rentan terhadap noise dan outlier.

Secara keseluruhan, rata-rata bergerak tertimbang adalah alat statistik yang berguna untuk menganalisis data deret waktu dan menghitung garis tren. WMA menawarkan keseimbangan antara responsif terhadap perubahan jangka pendek dan stabilitas dengan memberikan bobot yang berbeda pada titik data yang berbeda.

Konsep Penghalusan Eksponensial

Dalam analisis deret waktu, pemulusan eksponensial adalah metode yang banyak digunakan untuk meramalkan titik data dengan memberikan bobot lebih besar pada pengamatan terbaru. Ini adalah teknik statistik yang bertujuan untuk menangkap dan merepresentasikan tren dan pola yang mendasari dalam kumpulan data. Pemulusan eksponensial memberikan bobot yang menurun secara eksponensial pada pengamatan masa lalu, dengan pengamatan terbaru memiliki bobot tertinggi.

Baca Juga: Psikologi Trading Forex: Memahami Pola Pikir untuk Sukses

Ide utama di balik pemulusan eksponensial adalah untuk mengurangi efek titik data yang lebih tua pada prakiraan, karena mereka mungkin tidak secara akurat mencerminkan keadaan data saat ini. Dengan memberikan penekanan lebih pada pengamatan terbaru, metode ini memungkinkan adaptasi yang lebih baik terhadap perubahan dan tren pada data.

Untuk menghitung prakiraan menggunakan pemulusan eksponensial, faktor pemulusan (sering dilambangkan sebagai “alfa”) diterapkan pada pengamatan sebelumnya dan nilai prakiraan. Faktor pemulusan menentukan seberapa besar bobot yang diberikan pada pengamatan terbaru, dengan nilai yang mendekati 1 memberikan bobot lebih besar pada data terbaru, dan nilai yang mendekati 0 memberikan bobot lebih besar pada data sebelumnya. Pilihan faktor pemulusan tergantung pada data dan tingkat responsifitas yang diinginkan terhadap perubahan.

Baca Juga: Alasan di balik pemogokan penulis pada tahun 2023: Menelusuri gejolak yang terjadi di industri ini

Pemulusan eksponensial sangat berguna untuk data deret waktu yang menunjukkan tren, karena membantu menangkap dan memperkirakan arah tren tersebut. Hal ini juga dapat diterapkan pada data dengan musiman, dengan memasukkan faktor tambahan seperti indeks musiman atau faktor pemulusan musiman.

Singkatnya, pemulusan eksponensial adalah teknik yang ampuh untuk meramalkan data deret waktu dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada pengamatan terbaru. Hal ini memungkinkan adaptasi yang lebih baik terhadap perubahan data, terutama tren dan musiman. Dengan mempertimbangkan informasi terbaru secara lebih besar, pemulusan eksponensial memberikan representasi data yang lebih halus dan membantu membuat prediksi yang akurat untuk masa depan.

Membandingkan Weighted Moving Average dan Exponential Smoothing

Weighted Moving Average (WMA) dan Exponential Smoothing merupakan metode populer yang digunakan dalam peramalan deret waktu. Keduanya digunakan untuk menganalisis dan memprediksi tren dalam data, tetapi keduanya memiliki beberapa perbedaan utama yang membedakannya.

Rata-rata Bergerak Tertimbang (Weighted Moving Average):

WMA memberikan bobot yang berbeda untuk setiap titik data dalam deret waktu, berdasarkan tingkat kepentingannya.
Bobot ditentukan oleh pengguna atau analis, berdasarkan pemahaman mereka tentang data dan tren yang ingin mereka tangkap.
WMA menghitung perkiraan dengan mengambil rata-rata tertimbang dari titik data terbaru, dengan bobot yang lebih besar diberikan pada pengamatan yang lebih baru.
WMA relatif mudah dipahami dan diimplementasikan, menjadikannya pilihan populer bagi pemula atau untuk situasi di mana perkiraan cepat diperlukan.
Namun, WMA dapat menjadi sensitif terhadap nilai ekstrim atau outlier, karena bobot yang diberikan pada titik-titik ini dapat memiliki dampak yang signifikan pada prakiraan.
WMA juga lebih cocok untuk kumpulan data dengan tren yang stabil atau berubah secara perlahan, karena perubahan mendadak pada data dapat menyebabkan prakiraan yang tidak akurat.

Pemulusan Eksponensial: (Exponential Smoothing)

Sebaliknya, Pemulusan Eksponensial memberikan bobot lebih besar pada titik data terbaru, tetapi bobotnya berkurang secara eksponensial saat kita bergerak lebih jauh ke masa lalu.
Tingkat penurunan bobot ditentukan oleh faktor pemulusan (alpha) yang ditetapkan oleh pengguna atau analis.
Exponential Smoothing memperhitungkan semua pengamatan sebelumnya dalam deret waktu, sehingga lebih mementingkan masa lalu.
Hal ini membuat Exponential Smoothing lebih tahan terhadap perubahan mendadak atau outlier pada data, karena dampak dari pengamatan ini berkurang seiring berjalannya waktu.
Exponential Smoothing juga cocok untuk kumpulan data dengan tren yang berubah-ubah, karena dapat beradaptasi dengan pola yang berubah.
Namun, Exponential Smoothing dapat menjadi lebih rumit untuk dipahami dan diimplementasikan dibandingkan dengan WMA, terutama bagi para pemula.

Secara keseluruhan, baik Weighted Moving Average maupun Exponential Smoothing merupakan metode yang efektif untuk peramalan deret waktu. Pilihan di antara keduanya bergantung pada karakteristik spesifik data, tingkat kerumitan yang diinginkan, dan pengalaman analis.

PERTANYAAN UMUM:

Apa itu rata-rata bergerak tertimbang?

Weighted moving average adalah teknik peramalan yang memberikan bobot yang berbeda untuk periode waktu yang berbeda untuk menghitung rata-rata. Bobot yang diberikan didasarkan pada tingkat kepentingannya dalam prakiraan.

Apa perbedaan antara penghalusan eksponensial dengan rata-rata bergerak tertimbang?

Exponential smoothing adalah teknik peramalan yang memberikan bobot lebih besar pada titik data terbaru, sedangkan weighted moving average memberikan bobot yang berbeda untuk periode waktu yang berbeda. Exponential smoothing memberikan penekanan yang lebih besar pada pengamatan terbaru, membuatnya lebih responsif terhadap perubahan data.

Teknik peramalan mana yang lebih cocok untuk peramalan jangka pendek?

Pemulusan eksponensial lebih cocok untuk prakiraan jangka pendek karena memberikan lebih banyak bobot pada titik data terbaru. Karena prakiraan jangka pendek sering kali dipengaruhi oleh tren dan perubahan terkini, pemulusan eksponensial dapat menangkap perubahan ini dengan lebih efektif.

Apa saja batasan dari rata-rata bergerak tertimbang?

Salah satu keterbatasan dari rata-rata bergerak tertimbang adalah bahwa hal ini membutuhkan pemilihan bobot yang tepat untuk periode waktu. Jika bobot tidak dipilih dengan benar, maka dapat menghasilkan perkiraan yang tidak akurat. Selain itu, rata-rata bergerak tertimbang mengasumsikan bahwa pola yang diamati di masa lalu akan berlanjut di masa depan, yang mungkin tidak selalu demikian.

Dapatkah rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial digunakan untuk data deret waktu?

Ya, baik rata-rata bergerak tertimbang maupun pemulusan eksponensial dapat digunakan untuk data deret waktu. Data deret waktu adalah rangkaian pengamatan yang dikumpulkan dari waktu ke waktu, dan teknik peramalan ini secara khusus dirancang untuk menganalisis dan memprediksi nilai masa depan berdasarkan pengamatan masa lalu.