Membandingkan Moving Average dan Exponential Smoothing: Manakah Teknik Peramalan yang Lebih Baik?

Membandingkan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Peramalan

Peramalan adalah komponen penting dalam pengambilan keputusan di berbagai industri. Prediksi yang akurat mengenai tren masa depan dapat membantu bisnis merencanakan operasi mereka, mengoptimalkan sumber daya, dan tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan. Dua teknik populer untuk peramalan adalah rata-rata bergerak dan pemulusan eksponensial. Meskipun kedua metode ini bertujuan untuk memperkirakan nilai masa depan berdasarkan data masa lalu, kedua metode ini berbeda dalam pendekatan dan kinerjanya. Pada artikel ini, kita akan membandingkan kedua teknik tersebut dan menentukan mana yang merupakan teknik peramalan yang lebih baik.

Moving average adalah metode peramalan yang sederhana dan intuitif. Metode ini menghitung rata-rata dari sekumpulan titik data di masa lalu dalam periode waktu tertentu dan menggunakannya sebagai perkiraan untuk periode berikutnya. Jumlah titik data yang disertakan dalam perhitungan dikenal sebagai ukuran jendela. Moving average mudah dipahami dan diimplementasikan, menjadikannya pilihan populer untuk pemula dan bisnis kecil dengan kemampuan analisis data yang terbatas. Namun, kesederhanaannya harus dibayar mahal. Moving average tidak memperhitungkan sifat data yang berubah-ubah dan cenderung memperhalus fluktuasi, sehingga menghasilkan prakiraan yang tertinggal.

Daftar isi

Di sisi lain, pemulusan eksponensial adalah teknik yang lebih canggih yang mempertimbangkan rata-rata tertimbang dari pengamatan masa lalu, sehingga lebih mementingkan titik data terbaru. Faktor pembobotan, juga dikenal sebagai konstanta pemulusan, menentukan tingkat di mana pengaruh pengamatan yang lebih lama berkurang. Pemulusan eksponensial sangat berguna ketika ada tren atau musiman dalam data, karena memberikan perkiraan yang lebih akurat dengan mengenali pola yang berubah. Namun, ini membutuhkan perhitungan matematis yang lebih rumit dan penyetelan parameter dibandingkan dengan moving average.

Kesimpulannya, baik moving average maupun exponential smoothing memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Moving average adalah teknik yang sederhana dan mudah diimplementasikan, namun dapat menghasilkan prakiraan yang tertinggal karena tidak memperhatikan perubahan pola. Sebaliknya, pemulusan eksponensial memperhitungkan sifat data yang berubah-ubah dan memberikan prakiraan yang lebih akurat, terutama dengan adanya tren atau musiman. Pilihan teknik peramalan yang lebih baik tergantung pada persyaratan spesifik dan kompleksitas data. Disarankan untuk menganalisis karakteristik data dan bereksperimen dengan kedua metode tersebut untuk menentukan teknik yang paling sesuai untuk skenario peramalan tertentu.

Membandingkan Moving Average vs Exponential Smoothing: Teknik Peramalan yang Lebih Baik?

Teknik peramalan sangat penting bagi bisnis untuk membuat keputusan yang tepat dan merencanakan masa depan. Di antara berbagai teknik peramalan yang tersedia, dua pilihan yang populer adalah moving average dan exponential smoothing. Artikel ini bertujuan untuk membandingkan kedua metode tersebut untuk menentukan mana yang merupakan teknik peramalan yang lebih baik.

Fitur	Rata-rata Bergerak	Pemulusan Eksponensial
Perhitungan	Menghitung rata-rata dari sejumlah titik data masa lalu yang telah ditentukan sebelumnya	Menetapkan bobot yang berbeda untuk titik data masa lalu, dengan titik data yang lebih baru memiliki bobot yang lebih tinggi
Fleksibilitas	Kurang fleksibel karena memerlukan jumlah titik data masa lalu yang tetap untuk menghitung rata-rata	Lebih fleksibel karena dapat menyesuaikan bobot yang ditetapkan ke titik data masa lalu berdasarkan tingkat perataan yang diinginkan
Kemampuan beradaptasi	Cocok untuk data deret waktu yang stabil dan dapat diprediksi	Ideal untuk data deret waktu dengan tren, musiman, dan pola yang tidak beraturan
Akurasi	Dapat menghasilkan prakiraan yang tertinggal karena memperhitungkan lebih banyak titik data masa lalu	Memberikan prakiraan yang lebih akurat karena memberikan lebih banyak bobot pada titik data terbaru
Kelancaran	Prakiraan yang kurang lancar karena mempertimbangkan lebih banyak titik data masa lalu	Menghasilkan prakiraan yang lebih lancar karena lebih berfokus pada titik data terkini
Penggunaan	Umumnya digunakan ketika data historis stabil dan tidak ada variasi yang signifikan	Lebih disukai ketika data deret waktu menunjukkan tren, musiman, atau pola dinamis lainnya

Baca Juga: Temukan Bonus Rata-rata untuk Morgan Stanley pada tahun 2021

Secara keseluruhan, pilihan antara moving average dan exponential smoothing bergantung pada karakteristik data deret waktu dan tingkat akurasi peramalan yang diinginkan. Moving average cocok untuk data yang stabil dan dapat diprediksi, sedangkan pemulusan eksponensial lebih baik untuk data dengan tren, musiman, dan pola yang tidak teratur. Exponential smoothing umumnya memberikan perkiraan yang lebih akurat dan lebih halus dibandingkan dengan moving average. Namun, pemilihannya harus didasarkan pada persyaratan spesifik dari tugas peramalan dan sifat data yang dianalisis.

Konsep Moving Average

Rata-rata bergerak adalah teknik statistik yang digunakan dalam peramalan data deret waktu. Teknik ini biasanya digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis tren dengan merata-rata fluktuasi selama periode waktu tertentu. Teknik ini sangat berguna ketika berhadapan dengan data yang mengandung fluktuasi musiman atau acak, karena teknik ini memperhalus variasi ini, membuatnya lebih mudah untuk mengidentifikasi pola yang mendasarinya.

Pada intinya, moving average bekerja dengan menghitung nilai rata-rata dari subset titik data dalam jangka waktu tertentu. Subset ini “bergerak” melalui seluruh kumpulan data, terus memperbarui rata-rata saat memasukkan data baru. Ukuran subset, yang sering disebut sebagai ukuran jendela atau jeda, menentukan tingkat perataan yang diterapkan pada data. Ukuran jendela yang lebih kecil menghasilkan rata-rata bergerak yang lebih responsif, menangkap fluktuasi jangka pendek, sementara ukuran jendela yang lebih besar memberikan rata-rata yang lebih stabil dan lebih halus.

Untuk menghitung rata-rata bergerak, dataset pertama-tama dibagi menjadi subset yang tumpang tindih dari titik-titik data, yang masing-masing berisi ukuran jendela pengamatan. Rata-rata dari setiap subset kemudian dihitung dan digunakan sebagai satu titik data dalam deret rata-rata bergerak yang dihasilkan. Proses ini diulangi untuk setiap subset berikutnya, sehingga menciptakan serangkaian titik data baru yang mewakili rata-rata bergerak.

Titik Data	Rata-rata Bergerak
1	-
2	-
3	2
4	3
5	4
6	5
7	6
8	7

Pada contoh tabel di atas, ukuran jendela untuk menghitung rata-rata bergerak diatur ke 3. Ketika subset “bergerak” melalui kumpulan data, nilai rata-rata bergerak yang sesuai dihitung dan ditambahkan ke rangkaian. Sebagai contoh, nilai rata-rata bergerak untuk subset pertama (1, 2, 3) tidak dihitung karena tidak memiliki cukup pengamatan. Subset kedua (2, 3, 4) memiliki rata-rata bergerak 3, dan seterusnya.

Baca Juga: Pelajari proses penggunaan opsi biner Nadex | Panduan komprehensif

Rata-rata bergerak adalah teknik peramalan yang populer karena kesederhanaan dan kemampuannya untuk diinterpretasikan. Teknik ini dapat dengan mudah diterapkan pada berbagai jenis data deret waktu dan sering digunakan sebagai garis dasar untuk membandingkan metode peramalan yang lebih canggih. Namun, perlu dicatat bahwa rata-rata bergerak memiliki keterbatasan, seperti tidak dapat menangkap perubahan mendadak atau pencilan dalam data.

PERTANYAAN UMUM:

Apa yang dimaksud dengan teknik peramalan rata-rata bergerak?

Teknik peramalan rata-rata bergerak adalah metode yang digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dari deret waktu dengan menghitung rata-rata dari sejumlah pengamatan masa lalu. Metode ini memperhalus fluktuasi data dan memberikan tren yang lebih stabil.

Bagaimana cara kerja teknik pemulusan eksponensial?

Teknik pemulusan eksponensial adalah metode peramalan yang memberikan bobot yang menurun secara eksponensial pada pengamatan di masa lalu. Pengamatan terbaru diberi bobot lebih besar, sementara pengamatan yang lebih lama mendapat bobot lebih kecil. Metode ini memberikan preferensi yang lebih berbobot untuk titik data terbaru.

Teknik peramalan mana yang lebih baik: rata-rata bergerak atau pemulusan eksponensial?

Pilihan antara rata-rata bergerak dan pemulusan eksponensial bergantung pada karakteristik spesifik dari deret waktu yang sedang dianalisis. Moving average mungkin lebih cocok untuk data dengan variabilitas yang lebih rendah, sementara pemulusan eksponensial lebih berguna untuk data dengan tingkat volatilitas yang lebih tinggi. Penting untuk mempertimbangkan persyaratan dan tujuan spesifik dari tugas peramalan untuk menentukan teknik mana yang lebih baik.

Dapatkah moving average dan exponential smoothing digunakan bersamaan?

Ya, rata-rata bergerak dan pemulusan eksponensial dapat digunakan bersama dalam pendekatan peramalan hibrida. Pendekatan ini menggabungkan kekuatan dari kedua teknik tersebut dan dapat memberikan prediksi yang lebih akurat. Sebagai contoh, seseorang dapat menggunakan pemulusan eksponensial untuk menangkap tren jangka pendek dan kemudian menerapkan rata-rata bergerak untuk memperhalus fluktuasi yang tersisa dalam data.