Aplikasi Metode Moving Average Berbasis Web (MA) menggunakan rata-rata beberapa data terakhir sebagai data prakiraan masa berikutnya. Metode ini sangat sederhana karena berusaha merata-ratakan beberapa data terakhir. Metode ini berusaha memuluskan perubahan data yang sangat tinggi atau sangat rendah.
Di lain pihak, source code aplikasi Metode Weighted Moving Average (WMA) berusaha mem-forecast dengan beberapa data terakhir dengan memberikan bobot yang berbeda-beda. Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh data yang lebih baru adalah lebih besar dari data yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang.
Secara matematis, metode MA memiliki persamaan sebagai berikut jika kita menggunakan n data terakhir:
Perkiraan untuk periode p = (Data akual ke-(p – n) + Data akual ke-(p – n + 1) + .. + Data akual ke-(p – 1)) / n
Sedangkan untuk metode WMA ( Weighted Moving Average ) , persamaannya adalah sebgai berikut:
Perkiraan untuk periode p = (Bobot ke-(p – n) * Data akual ke-(p – n) + Bobot ke-(p – n + 1) * Data akual ke-(p – n + 1) + .. + Bobot ke-(p – 1) * Data akual ke-(p – 1))
dengan total bobot = 1
Salah satu kriteria untuk menilai teknik forecasting adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi yang lazim digunakan adalah dalam bentuk persentasi error, yakni MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE ini dihitung dengan membagi total absolut selisih hasil forecasting dan data aktual dengan tota data aktual.
MAPE = (Sigma |data aktual – data forecated|) / (Sigma data actual), untuk screen shoot dari program aplikasi metode weighted moving average berbasis web ini sebagai berikut :
untuk demo aplikasi ini silahkan klik disini
Posting Komentar