Weighted Moving Average vs Exponential Smoothing: Apa perbedaan utamanya? Quizlet

post-thumb

Perbedaan Dasar antara Rata-rata Bergerak Tertimbang dan Pemulusan Eksponensial Kuis

Dalam dunia analisis dan prakiraan data, ada dua teknik populer yang menonjol: rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial. Meskipun kedua metode ini bertujuan untuk memprediksi titik data di masa depan, keduanya berbeda dalam pendekatan dan perhitungannya.

**Rata-rata bergerak tertimbang (weighted moving average) adalah teknik yang memberikan bobot yang berbeda pada setiap titik data dalam deret waktu berdasarkan tingkat kepentingannya. Bobot menentukan kontribusi setiap titik data terhadap rata-rata akhir. Metode ini sering digunakan ketika ada kebutuhan untuk memberikan lebih banyak signifikansi pada titik data terbaru dibandingkan dengan yang lebih lama.

Daftar isi

Sebaliknya, Exponential smoothing adalah teknik yang lebih menekankan pada titik data terbaru dibandingkan dengan titik data yang lebih tua. Metode ini menggunakan faktor pemulusan konstan, yang juga dikenal sebagai faktor peluruhan, untuk mengurangi bobot titik data yang lebih tua secara eksponensial. Metode ini sangat berguna ketika ada kebutuhan untuk bereaksi dengan cepat terhadap perubahan dalam data dan ketika tren terkini lebih penting daripada pola historis.

Dalam hal perhitungan, rata-rata bergerak tertimbang membutuhkan penentuan bobot untuk setiap titik data. Bobot ini dapat ditentukan berdasarkan informasi subjektif atau teknik statistik. Titik data kemudian dikalikan dengan bobot yang sesuai, dan nilai tertimbang dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah bobot untuk mendapatkan rata-rata bergerak tertimbang akhir.

Exponential smoothing melibatkan perhitungan rekursif yang dimulai dengan level awal dan tren. Kemudian menyesuaikan nilai-nilai ini berdasarkan perbedaan antara nilai prediksi dan nilai aktual. Faktor penghalusan menentukan sejauh mana titik data terbaru mempengaruhi nilai yang diperkirakan. Persamaan pemulusan eksponensial memperbarui perkiraan dengan mempertimbangkan nilai perkiraan sebelumnya dan perbedaan antara nilai prediksi dan aktual.

** Rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing.** Rata-rata bergerak tertimbang relatif mudah dipahami dan diimplementasikan, namun tidak dapat menangkap perubahan mendadak atau musiman pada data. Di sisi lain, exponential smoothing mempertimbangkan tren terkini tetapi mungkin kurang intuitif dan mungkin memerlukan perhitungan yang lebih kompleks.

Singkatnya, baik rata-rata bergerak tertimbang maupun pemulusan eksponensial adalah alat yang berharga dalam analisis dan peramalan data. Pilihan di antara keduanya bergantung pada kebutuhan spesifik dari masalah yang dihadapi dan sifat data yang dianalisis. Memahami perbedaan antara kedua metode ini memungkinkan analis untuk membuat keputusan yang tepat dan menghasilkan prakiraan yang lebih akurat.

Memahami Weighted Moving Average

Weighted Moving Average (WMA) adalah metode peramalan yang banyak digunakan di bidang keuangan dan ekonomi. Ini adalah teknik yang sederhana namun efektif untuk menghaluskan data dan mengidentifikasi tren. WMA memberikan bobot yang berbeda pada titik data yang berbeda berdasarkan tingkat kepentingan atau signifikansinya.

Konsep di balik WMA adalah memberi bobot lebih besar pada titik data terbaru dan bobot lebih kecil pada titik data yang lebih lama. Tujuan dari pembobotan ini adalah untuk menekankan informasi terbaru dan meminimalkan dampak outlier atau fluktuasi acak pada data.

Baca Juga: Manfaat Menggunakan Rata-Rata Pergerakan Eksponensial untuk Trading

Untuk menghitung WMA, Anda mengalikan setiap titik data dengan faktor bobot dan kemudian menjumlahkannya. Faktor bobot biasanya ditetapkan berdasarkan formula atau kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Metode yang umum digunakan adalah memberikan bobot yang lebih tinggi pada titik data yang lebih baru dan bobot yang lebih rendah pada titik data yang lebih lama. Jumlah bobot biasanya sama dengan satu.

Menggunakan WMA dapat memberikan perkiraan yang lebih halus dibandingkan dengan teknik rata-rata lainnya, seperti rata-rata bergerak sederhana. Hal ini membantu dalam mendeteksi tren dan mengidentifikasi pola-pola yang mendasari data. Namun, penting untuk memilih faktor pembobotan yang tepat untuk situasi spesifik Anda, karena dapat sangat mempengaruhi hasil.

Keuntungan dari Weighted Moving Average: * Keuntungan dari Weighted Moving Average

  • Memberikan perkiraan yang lebih akurat dibandingkan dengan simple moving average.
  • Membantu dalam mendeteksi tren dan pola dalam data.
  • Memungkinkan fleksibilitas dalam memberikan bobot yang berbeda pada titik data yang berbeda.

Contoh:

Misalkan Anda ingin meramalkan penjualan suatu produk berdasarkan data historis. Anda dapat menggunakan WMA untuk memberikan bobot lebih pada angka penjualan terbaru dan bobot yang lebih rendah pada angka penjualan yang lebih lama. Hal ini akan membantu Anda dalam memprediksi penjualan di masa depan dengan lebih akurat dan membuat keputusan yang tepat.

Menjelajahi Pemulusan Eksponensial

Pemulusan eksponensial adalah metode statistik yang digunakan dalam peramalan deret waktu untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan data historis. Tidak seperti rata-rata bergerak tertimbang, yang memberikan bobot berbeda pada setiap titik data, pemulusan eksponensial memberikan bobot lebih besar pada pengamatan terbaru dan bobot lebih kecil pada pengamatan lama. Hal ini membuatnya sangat berguna untuk peramalan dalam situasi di mana data terbaru adalah indikator yang lebih baik untuk tren masa depan.

Baca Juga: Alasan mengapa Pialang Interaktif tidak mengizinkan perdagangan opsi

Satu perbedaan utama antara pemulusan eksponensial dan rata-rata bergerak tertimbang adalah cara pemberian bobot. Dalam rata-rata bergerak tertimbang, bobot biasanya ditetapkan secara linier atau seragam. Di sisi lain, pemulusan eksponensial memberikan bobot secara eksponensial, dengan pengamatan terbaru memiliki bobot tertinggi dan pentingnya pengamatan yang lebih lama berkurang dari waktu ke waktu.

Perbedaan lainnya adalah tingkat kerumitannya. Exponential smoothing umumnya dianggap sebagai metode yang lebih sederhana dan lebih intuitif dibandingkan dengan weighted moving average. Sementara rata-rata bergerak tertimbang membutuhkan penentuan bobot yang sesuai untuk setiap titik data, pemulusan eksponensial hanya membutuhkan pemilihan faktor atau koefisien pemulusan. Ini berarti bahwa penghalusan eksponensial sering kali lebih mudah diimplementasikan dan diinterpretasikan.

Selain itu, pemulusan eksponensial memungkinkan untuk memasukkan komponen tren dan musiman dalam prakiraan. Dengan menggunakan variasi metode yang sesuai, seperti tren linier Holt atau metode Holt-Winters, memungkinkan untuk memasukkan faktor tren dan musiman ke dalam prakiraan. Hal ini dapat bermanfaat dalam situasi di mana data menunjukkan tren yang jelas atau pola musiman.

Secara keseluruhan, pemulusan eksponensial dan rata-rata bergerak tertimbang merupakan metode yang efektif untuk peramalan deret waktu, tetapi keduanya berbeda dalam hal pendekatan penetapan bobot dan kerumitan penerapannya. Tergantung pada persyaratan dan karakteristik spesifik dari data, satu metode mungkin lebih cocok daripada yang lain. Penting bagi para peramal untuk memahami kekuatan dan keterbatasan masing-masing metode agar dapat membuat keputusan yang tepat saat memilih teknik yang paling tepat untuk kebutuhan peramalan mereka.

PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKAN:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak tertimbang?

Weighted moving average adalah metode peramalan yang memberikan bobot yang berbeda pada titik data historis berdasarkan signifikansinya.

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

Pemulusan eksponensial berbeda dengan rata-rata bergerak tertimbang karena memberikan bobot yang menurun secara eksponensial pada titik data historis, dan lebih menekankan pada data terbaru.

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

Pilihan antara rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial tergantung pada kebutuhan spesifik dan karakteristik data yang dianalisis. Weighted moving average mungkin lebih tepat digunakan ketika lebih banyak bobot yang harus diberikan pada titik-titik data tertentu, sementara exponential smoothing mungkin lebih baik dalam menangkap tren jangka pendek.

Dapatkah rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial digunakan secara bersamaan?

Ya, rata-rata bergerak tertimbang dan pemulusan eksponensial dapat digunakan secara bersamaan dalam model peramalan tertentu. Sebagai contoh, pendekatan hibrida dapat melibatkan penggunaan pemulusan eksponensial untuk menangkap tren jangka pendek dan rata-rata bergerak tertimbang untuk memberikan lebih banyak bobot pada titik data tertentu.

Lihat juga:

    Anda Mungkin Juga Menyukainya