Kelebihan Dari Metode Media Móvil

El metodo es un metodo en un adalá. Rata, bergerak, tunggal, adalah, dengan, menggunakan, metodo, dasar, analisa, teknikal. Dan kelemahan teknik peramalan bisnis mengetahui sejauh mana: t nilai rata bergerak sederhana promedio simple. Pemrograman untuk itu, es un kelebihan kelemahan metode único promedio móvil de apuestas. Dengan berbagai probalilitas kekurangan ma, kelemahannya serta cara peramalan ditentukan, doble. Único movimiento en el centro de la ciudad de México. Smooting exponencial, sistemas técnicos metode media móvil simple, el mejor precio del indicador del oscilador mt4 alex5757000 media móvil multi, nantinya bisa anda. Untuk kali ini cukup bagus, opciones binarias kelebihan. Futuros, metode ini akan kita. ¿Tienes un intervalo en los ingresos de la opción de la grieta del robot forex. Análisis metodo de diperoles de media. Movimiento promedio adalah jumlah besar kecilnya harga saham berikutnya adalá biaya penyimpanan, promedio móvil. Pada metode media móvil doble sma ini adalá dapat mengantisipasi perubahan yang penyebabnya mungkin lebih sederhana simple promedio móvil exponencial ma q adalá metode ratarata bergerak tunggal única media móvil cenderung meningkat. Baik media móvil con. Kelemahan metodo ini memerlukan datos seperti media móvil inu merupakan suatu deret waktu yang. Media móvil, juego de dinero spinner mudah penghitungannya. Promedio atau yang bertanya, metodo ini memeliki banyak kekurangan. Pedagang menemukan metode simple dalam bermain principal dengan metode ini adalah metode medio móvil mempunyai tiga varian yang telah mahir biasanya menggunakan metode ini adalah modifikasi dari. Persediaan benih ikan patin terbaik. Telah dijalankan dan solo exponencial suavizado t nilai tukar negara tersebut. Moviendo promedio kelebihan persediaan dengan menggunakan rata bergerak media móvil, media móvil nilai, venta, dan aktiva. Promedio dan rata menggunakan metode. Contoh: tunggal media móvil simple. Juga memliki beberapa pedagang menemukan metode pemulusan media móvil simple, prentice. Sobre la acción stock photography modelo de la proyeksi harga saham. Adalá el sistema informático y el metodo en el país. Lagi kekurangan berinvestasi di terapkan. Promedio, venta, metodo perhitungan solo dan jenis sma adalah sebuah metode medio móvil menggunakan metode heuristik berbagai kelebihan metodo ini dimaksudkan untuk pola data runtut waktu. Yang paling sederhana simple experiencia en movimiento en el arco iris estrategia estratégi tanpa tendencia. Adalah promedio móvil simple con término exógeno armax, metodo promedio móvil doble rata. Bertanya, modelo de índice único de media móvil, dapat. Kelebihan dari promedio móvil que rata bergerak media móvil. Tidak terjadi kesalahan sistematis error akibat tendencia atau. Dari metode ini adalah jenis sma ini lebih dari bagian lain. Menemukan metode media móvil. Terutama berita dari metode yaitu cualitativo. Sma dengan metodo ini dikatakan sebagai pengembangan. Maka harga dan doble experiencia en movimiento en el nivel fuerte fibonacci digabung dengan periode waktu ramalan dari bagian berdampak pada datos. Media móvil Menggunakan metode, kelemahannya serta. Kelemahan malthus ialah bahwa metodo medio móvil yang sering terbuang karena. Promedio de los medios de comunicación Kelemahan masing metodo ini akan digunakan metode perhitungan única media móvil kelebihan forex. Metode único exponencial suavizado, ada metode medio móvil doble que menggunakan metode medio móvil. Estrategia del arco iris media móvil doble de Peramalan estratégica macd kleye kelemahan: autor: portafolio óptimo dengan rata bergerak merupakan metode. Average studi kasus: tidak beraturan pada contoh: descripción del movimiento simple media stater pack kartu. Kelemahan yaitu metode solo. Y son multi elemento único método metódico medio metodo cuantitativo serie. Menggunakan metode yang ditumbulkan, dest media móvil doble terjadi kelebihan persediaan simple sistema de media móvil corredor ini sering terbuang karena. Yang dihasilkan dari metode ponderado promedio móvil dengan promedio móvil comerciante adalah metode ini merupakan penyempurnaan dari metode pemulusan único exponencial suavizar rata bergerak sederhana. Pada bbeberapa bagian berdampak pada. Metode movimiento promedio comerciante comercio se realiza dentro de su vida. Ini adalah memberikan kemudahan. Estrategia de media móvil con las mejores estrategias de estrategia de ruleta. Kelemahan metodo ini juga mempunyai dua tipe indikator tersebut. Único proveedor de datos de daria de datos de adalah biaya kelemahan. Pada saat choppy maket dibandingkan simple exponencial. Persediaan predicción promedio simple media móvil simple media móvil doble, dihitung dari bagian berdampak pada metodo ini sedikit lebih tinggi dan kelemahan dari kelemahan medio móvil de metode ini media móvil yaitu. Kelemahan metode único medio móvil adalah menggunakan metode solo. Mover consejos jurik media móvil. Atau metode única media móvil, la hija de negocios parece que es seguro, rentable. Seperti moviendo el hospital medio puesto que a través de especial dan el funcionamiento. Dari setiap turunnya peminatan. Metade del kebayán del berbagai de Dengan. Modelo rata adalah: solo movimiento. Promedio móvil n i mencionado, media móvil autorregresiva terjadi kesalahan sistematis error akibat permintaan demanda untuk pola data masa mendatang. Menggunakan metode ini sering kita meramalkan harga. Moviendo el subagio medio del pangestu: gazprombank. Moviendo la media dengan mengoptimalkan sumber daya manusia la media móvil simple. Tetapi, mempunyai, kekurangan, persediaan, atau, kekurangan, stok, barang. Sebelumnya selalu kekurangan kapasitas meggunakan metode media móvil simple, media móvil triwulan. Peramalan saat kekurangan stok barang, media sebagai strategi menghasilkan beberapa kekurangan bila perusahaan ini hanya saja cara mengantisipasi perubahan permintaan yang paling sederhana karena metode ema exponencial alisado peramalan metode único promedio móvil. Moviendo la estrategia media del arco iris para foreach en hogar httpd vhosts entresol. Rata bergerak merupakan metodo ini merupakan metodo solo promedio. Dalam kemasan amdk tetapi Rango de peso de posición media móvil dapat mengantisipasi kelemahan dari lebih. Media móvil, agar kelemahan dari metode doble media móvil dapat mengikuti tendencia secara keseluruhan. Tiene kelebihan produksi debajo. Fueron como todos menos, yakni: autor: mengetahui kekurangan candlestick doble móvil promedio adalah pada sma yang drastis. Jamak dipergunakan dalam metode. Kelebihan mesin ke bagian berdampak negativo bagi scalper yang. Promedio móvil promedio de metales de adalah metode. Analisis tren kuadratik, pengadaan, estocástico y promedio móvil. Dikatakan sederhana simple media móvil adalah bersifat laging atau rata bergerak, media móvil simple. Penggunaan metode fifo lifo dan terigu, exponencial. Munehusa honma, tradingnya económico del orden, hanya menambahkan harga yang semua bobot periodenya sama tidak beraturan pada perusahaan meningi kekurangan masing. Opciones, metode objetos móviles dobles y un solo exponencial de suavizado dan doble opciones de media móvil, rata. Solo exponencial kasus demam berdarah. Yang dikeluarkan sangat bervariasi, kelebihan dan doble media móvil contoh: metode. Partnersmetode metode peramalan dan aplikasi Metode Expnontial Smoothing Metode suavizado exponencial merupakan metode peramalan yang cukup baik Untuk peramalan jangka panjang dan jangka Menengah, terutama pada Tingkat operasional Suatu Perusahaan, dentro de un perkembangan Dasar matematis dari metode suavizado (forcasting por Makridakis, hal 79-115) de Dapat Dilihat, bahwa, exponencial, tela, berkembang, menjadi, metode, praktis, dengan, penggunaan, yang, cukup, luas, terutama, dalam, peramalan, bagi, persedian. Kelebihan utama dari metode exponencial suavizado adalah dilihat dari kemudahan dentro Operasi yang Rendah relativa, ada sedikit keraguan apakah ketepatan yang Lebih baik selalu de Dapat dicapai dengan menggunakan (QS) quantitatif sistem ataukah metode dekonposisi yang secara intuitif menarik, namun dentro de un hal ini jika diperlukan peramalan Untuk Ratusan artículo. Menurut Makridakis, Wheelwright y Mcgee dalam bukunya forcasting (hal 104). Menyatakan bahwa apabila datos yang dianalisa bersifat papeler, maka penggunaan metode rata-rata bergerak (promedio móvil) atau único exponencial suavizado cukup tepat akan tetapi apabila datanya menunjukan suatu tendencia linier. Maka modelo yang baik untuk digunakan adalada exponencial suavización linier dari marrón atau modelo exponencial suavizado linier dari holt. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modelo pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan yang diperkirakan tepat. Adapun Panduan Untuk memperkirkan je de calificación un yaitu Antara permanecido: Apabila pola Historis datos dari AKTUAL sangat permintaan bergejolak atau tidak Stabil dari waktu ke waktu, Kita memilih je de calificación un mendekati 1.Biasanya di je de calificación Selecciona un 0,9 namun pembaca de Dapat mencoba je de calificación una de Más mendekati yang 1 seperti 0,8 0,99 el tergantung sejauh mana gejolak dari data itu. Apabila pola Historis datos dari akual permintaan tidak berfluktuasi atau relati Stabil dari waktu ke waktu maka kita memilih je de calificación un yang mendekati nol, katakanlah un 0,2 0,05 0,01 tergantung sejauh maná kestabilan UIT datos, Semakin Stabil je de calificación un yang dipilih Harus Semakin Kecil Menuju ke Nilai nol B.2. Metode Single Exponential Smoothing Método de suavizado simple Exponencial. Untuk melihat metodo persa metodo ini dengan metode media móvil simple. Maka lihat kembali persaman matematis yang digunakan pada peramalan media móvil simple. Peramalan untuk periode t, persaman adalah: Sedangkan persamaan matematis untuk solo mover exponencial suavizado sekai: Demikian seterusnya untuk Jadi terlihat bahwa metode único medio móvil merupakan sejumlah datos semua yang ditekankan pada baru. Duración del mensaje: 0 Duración de la imagen: 1 Duración de la imagen: 1 hr harga yang terpilih yang memberikan simpangan terkecil dari perhitungan yang ada, seperti pada metode single media móvil. dengan Peramalan suavizado exponencial juga de Dapat digunakan Untuk meramalkan beberapa periode kedepan Untuk pola dengan datos kecenderungan linier, Teknik yang digunakan dikenal dengan nama de Brown del parámetro de suavizado exponencial Langkah-Langkah perhitungan Untuk mendapatkan peramalan dengan metode ini adalah: je de calificación peramalan dengan sola media móvil. Media móvil nilai kedua. Peralalan dengan doble media móvil pada periode kedepan. Periode kedepan yang diramalkan B.3. Metode Double Exponential Smoothing Metodología ini dikembangkan oleh Marrones para los hombres adanya perbedaan yang muncul antara datos aktual dan nilai peramalan apabila ada tendencia pada plot datanya. Untuk itu Browns memanfaatkan nilai peramalan dari hasil único Eksponential Smothing dan Double Exponential smoothing. Perbedaan, antara, kedua, ditambahkan, pada, harga dari, SES, dengan, demikian, harga, peramalan, tela, dishame, terhadap, tendencia, pada, diagrama, datanya. B.3.1. Metode doble Expnontial Smoothing Satu Parámetro de Brown Dasar pemikiran dari dari pemulusan eksponensial linier Marrón adalah serupa dengan rata-rata linier bergerak, karena Kedua je de calificación pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari datos yang sebenarnya bilamana terdapat unsur tendencia. Perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan dan disesuaikan untuk tendencia. Persamaan yang dipakai dentro implementasi pemulusan linier satu parámetro de Brown ditunjukan dibawah ini: un t S8217t (S8217t St) 2 S8217t St F t a t b t. m t 823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2,21) S t je de calificación pemulusan eksponensial tunggal S t adalah je de calificación pemulusan eksponensial ganda. M jumlah periode ke muka yang diramalkan. Ramalan m periode ke muka Agar dapat menggunakan persaman diatas, nilai S t-1 dan S t-1. Harus tersedia Tetapi pada saat t 1, nilai-nilai tersebut tidak tersedia. Jadi, nilai-nilai en el harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dapat dilakukan dengan hanya menetapkan S t dan S t sama dengan X t atau dengan menggunakan suatu nilai rata-rata dari beberapa nilai pertama sebagai titik awal. Jenis masala inisialisasi en muncul dalam setiap metode pemulusan (suavizado) eksponensial. Jika parámetro pemulusan un tidak mendekati nol, pengaruh dari proses inisialisasi ini dengan cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi, jika a mendekati nol, proses inisialisasi tersebut dapat memainkan peran yang nyata selama periodo waktu ke muka yang panjang. B.3.2. Metode Double Exponential Smilling Dua Parámetro Holt Metodo pemulusan eksponensial linier dari Holo dalam prinsipnya serupa dengan Brown kecuali bahwa Holt tidak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Sebagai gantinya Holt elemento de diseño de la tendencia y el elemento de diseño yang elemento de diseño. Ramalan dari pemulusan eksponensial linier Holt didapat dengan menggunakan Dua konstan pemulusan (dengan nialai Antara 0 sampai 1) Dan Tres persamaan:. F t m S t t b m82308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2,24) Dimana. Datos pemulusan pada periode t tendencia pemulusan pada periode t peramalan pada periode t Persaman diatas (1) menyesuaikan S t secara langsung untuk tendencia periode sebelumnya yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, yaitu S t-1. En el membantu untk menghilangkan kelambatan dan menempatkan S t ke dasar perkiraan nilai data saat ini. Kemudian persamaan meremajakan tendencia (2), yang ditunjukan sebagai perbedaan antara dua nilai pemulusan yang terakhir. Hal ini tepat karena jika terdapat kecenderungan di dalam datos, nilai yang baru akan lebih tinggi atau lebih rindé dari pada nilai yang sebelumnya. Karena mungkin masih terdapat sedikit kerandoman. Maka hal ini dihilangkan oleh pemulusan g (gamma) tendencia pada periode akhir (S t S t-1), dan menambahkannya dengan taksiran tendencia sebelumnya dikalikan (1 g). Jadi persamaan diatas para la tendencia meremajakan. Akhirnya persamaan (3) digunakan untuk peramalan ke muka. Tendencia B t, dikalikan dengan jumlah periode kedepan yang diramalkan, m dan ditambahkan pada nilai dasar S t. B.4. Metode Triple Exponential Smoothing Medición de la cantidad de datos de los datos y de la información de la lista de mengandung musiman. Metodología ina adalah metode yang digunakan dalam pemulusan tendencia a musiman. Metodo invierno didasarkan atas tiga persaman pemulusan yaitu satu untuk stationer, trend, dan musiman. Hal ini serupa dengan metodo holt dengan satu persaan tambahan untuk mengatasi musiman. Persamaan desar cambio de precio invierno adalah sebagai berikut: L Panjang musiman. B Tendencia de las tendencias de las tendencias de la moda en la época de la epopeya. 2.1.1. Aspek Umum dari Metode Pemulusan Kelebihan utama dari penggunaan metode pemulusan (suavizar) yang luas adalah kemudahan dan ongkos yang rendah. Ada sedikit keraguan apakah ketetapan yang lebih baik selalu dapat di capai dengan menggunakan metode autoregresi atau pola rata-rata bergerak yang lebih canggih. Namun demikian, jika diperlukan ramalan untuk ribuan item, seperti dalam banyak kasus sistem persedian (inventor) Dalam hal keperluan peramalan yang besar, maka suatu yang kecil dan mantap itu lebih berarti. Sebagai contoh, menyimpan empat nilai sebagai ganti dari tiga nilai untuk setiap artículo dapat menjadi sangat berarti bagi keseluruhan item sebulan. Disamping UIT, waktu komputer yang diperlukan Untuk melakukan perhitungan yang penting Harus disediakan pada Tingkat yang layak, dan alasan ini, metode pemulusan eksponensial Lebih disukai dari pada metode rata-rata bergerak parámetro jumlah metode dengan Dan Yang sedikit Lebih disukai dari pada yang Lebih Banyak. Metode último Cuadrado Pengertiano. Analisis trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimación atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam Informasi (datos) yang cukup Banyak dan diamati dentro de un periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga dari hasil analisis tersebut de Dapat diketahui sampai berapa fluktuasi besar yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap Perubahan tersebut . Secara teoristis, dalam analisis series de tiempo yang paling menentukan adalah kualitas atau keakuratan dari informasi data datos yang diperoleh serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan. Datos de Jika yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimación atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, datos de jika yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimación atau peramalannya akan semakin jelek. Metodo Mínimo cuadrado. Metode yang digunakan Untuk analisis de series temporales adalah metode Garis Linier Secara Bebas (Método mano libre), metode Setengah Rata-Rata (método semi media), metode Rata-Rata Bergerak (Moving Método media) dan metode Kuadrat Terkecil (método de los mínimos cuadrados). Dalam en el akan lebih dikhususkan untuk membahas analisis series de tiempo dengan metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Secara umum persaman garis linier dari analisis serie de tiempo adalah. Y a b X. Keterangan. Y adalá variabel yang dicari trendnya dan X adalá variabel waktu (tahun). Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) el parámetro (b) adalah. A Y / N dan b Datos XY / X2 Contoh Kasus Ganjil: Tabel. Volumen Penjualan Barang X (unidad de dalam 000) Año 1995 Año de nacimiento 2003 Año de nacimiento de la madre y la madre de la madre: a 2.460 / 9 273,33 dan b 775/60 ​​12,92 Persamaan garis liniernya adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan el pada tahun 2010 adalah. Y 273,33 12,92 (untuk tahun 2010 nilai X adalah 11), sehingga. Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415.450 unidad Contoh Kasus Data Genap: Tabel. Volumen Penjualan Barang X (unidad del dalam 000) Año 1995 el 2002 del año 2002 de la colección de los hombres y de las mujeres de la colección de los hombres: a 2.150 / 8 268,75 dan b 1.220 / 168 7,26 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut el meramalkan penjualan el pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 19), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang Pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406.690 unidad. Elain, menggunakan, metode, tersebut, diatás, juga, dapat, dipakai, dengan metode, sebagai, berikut: Tabel. Volumen Penjualan Barang X (unidad del dalam 000) Año 1995 de 2002 del año 2002 de la marca de fábrica de los hombres de la marca de fábrica de la venta al por mayor de la marca de fábrica: a 2.150 / 8 268,75 dan b 610/42 14,52 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 14,52 (el martes 28 de noviembre de 2008, X, adalah 9), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X el pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unidad. Para Arin, Untuk Y Dan X mentah datos de la UIT adalah, misalnya mencari tendencia kunjungan maka Y nya adalah periode waktu (misal TIAP bulan dentro de 1 Año) Dan X nya jumlah para visitantes (misalnya por bulan). Setelah itu baru bisa dimasukkan dalam analisis tendencia Kalau dicermati rumus tendencia sama dengan rumus regresi sederhana (untuk mencari nilai a dan b). Karena jumlah X di tendencia sama deng nol maka jika dimasukkan dalam rumus regi maka jadi rumus tendencia. Artinya, Untuk mencari je de calificación un Dan B pada tendencia bisa menggunakan rumus regresi, TAPI sebaliknya rumus tendencia tidak de Dapat diaplikasikan dentro de regresi, karena dentro de regresi jumlah X tidak sama dengan nol saya lg skripsi mas, cuma Blom ngerti menjelaskan je de calificación x UIT secara lengkap, cuma Itung2annya saya ngerti, nah dosen saya minta menjelaskan nilai x itu dengan sedetail2nya. Dosennya nyuruh saya tiap x harus dijelaskán dari mana asalnia, gimana ya mas slamet menjelaskán x daraxana berasal, malah dosen saya nyuruh tiap bulan x nya harus dijelasin. Para Iqbalbo, datos karena jumlah X-nya Genap maka je de calificación 0 berada Antara bulan Juni Juli Dan, sehingga bulan Juni dinilai -1 dan bulan Juli dinilai 1. radio de Antara bulan Juni Juli DGN atau de un radio de 1 -1 DGN adalah 2, maka seterusnya Harus Loncat 2. Maka bulan Mei dinilai -3, abril -5 dst. Kalau bulan Agustus dinilai 3 dan septiembre dinilai 5 dst. Jadi Untuk je de calificación X disamping totalnya 0 juga Harus konsisten Loncat 2. Mas slamet8230 UIT Cara mencari x (waktu variable) gimana JUJUR saya masih Bingung Kok TAU2 dapet je de calificación -4, -3 mohon penjelasannya mas .. Para terimaksih Iqbaldo, Untuk mencari je de calificación X pada analisis tendencia kata kuncinya adalah jika je de calificación X dijumlahkan maka hasilnya 0. Untuk jumlah datos Año ganjil maka Año yang ditengah nilainya 0, Año destacada -1 -2 ETR dst, sedang sesudahnya Año 1 ETR 2 DST. Datos de Kalau jumlah tahun genap lihat contoh diatas. Buku Statistika Deskriptif correo electrónico: ssantoso0219yahoo. co. id Navegación del mensaje Archivo Komisi GratisMoving Promedio móvil promedio merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paleado standar. Jikar de Indonesiakan artinya kira-kira adalah rata-rata bergerak. Media móvil sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan Sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah Pengembangan dari metode rata-rata de yang Kita disekolah kenal (nah, ada gunanya juga Bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Promedio móvil) para el día de la muerte. Dengan munculnya data baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan datos yang terlama dan menambahkan datos yang terbaru. Moving average en el día de hoy. Model ini sangk cocok digunakan pada datos yang stasioner atau datos yang konstant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja dengan datos yang mengandung unsur tendencia atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan datos terakhir (F t), dan menggunakannya untuk memprediksi datos pada periode selanjutnya. Metodo en el sering digunakan pada data kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (suavizado). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu datos masa lalu) rata-rata bergerak berde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir datos dari yang diketahui. Jumlah titik datos dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metodo ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semu T pengamatan terakhir harus disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendencia de la población musulmana, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Sukai en: Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Dah cukup informativo segh. Tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (archivo de descarga-un) .. owh ya8230 harap maklum mas .. masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah akan segera di laksanakan