Jenis Metode Gleitender Durchschnitt

Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Bewegliche Avarage) Metode Rata-Rata (Moving Avarage). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah persediaan barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan yang dilakukan oleh perusahaan, sisa persediaan barang yang masih ada segera diambil nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang masih ada diperoleh dengan jalan membagi jumlah nilai persediaan barang yang masih ada dengan jumlah satuan barang yang bersangkutan. Dengan Demikian, Harga Pokok Barang Yang Dijual, Dinilai Berdasarkan Harga Rata-Rata Barang Itu. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan harga pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Peramalan (Vorhersage). Adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan Daten historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk Modell Matematis. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dari daten dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain: Peramalan berdasarkan jangka waktu: 1. Peramalan jangka menenta (kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan, digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat produksi), 2. Peramalan jangka menengah ( Tiga bulan hingga tiga tahun digunakan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana operasi), 3. Peramalan jangka panjang (tiga tahun atau lebih, digunakan untuk merencanakan produk baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta Pengembangan). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. Membranen siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan indikator perencanaan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan. Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modell matematis atau metode statistik dan data historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. Menggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari yang melakukan peramalan Metode peramalan: Peramalan berdasarkan metode terbagi menjadi 2 yaitu: 1. Metode Kuantitatif Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu: 1. M odel seri waktu metode deret berkala (Zeitreihe) metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian Daten yang merupakan fungsi dari waktu, 2. M odel metode kausal (causalexplanatory model), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (unabhängige variabel). 1. Modell Seri Waktu Metode deret berkala, terbagi menjadi: 1. Rata-rata bergerak (gleitende Mittelwerte), 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) 1. Rata-rata bergerak (gleitende Durchschnitte) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (einfache gleitende Durchschnitte). Bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (gewichtete gleitende Durchschnitte). Apanza ada pola atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru: 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), Penghalusan Eksponensial. Metode peramalan dengan menambahkan Parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal dari pembobotantimbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) Metode proyeksi Trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang Metode ini merupakan garis Tendenz untuk persamaan matematis. Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari: Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek Englisch: www. tis-gdv. de/tis_e/containe/arten.../index. htm Modell Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang Modell ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan menggunakan metode regresi: Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Halb yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi kondisi seperti: Adanya informasi masa lalu Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk Daten (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola Daten yang ada dari Daten masa lalu akan berkelanjutan dimasa Yang akan datang Adapun Datendaten yang ada dilapangan adalah: Musiman (saisonal) Horizontale (stationäre) Siklus (Cylikal) Trend Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu: Analisi deret waktu (Zeitreihe), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan Variabel waktu Analisis Querschnitt atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi. Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis dieet waktu denai metode regresi sederhana yaitu: Analisis dieet waktu untuk regresi sederhana linier Analisis diet untuk regresi sederhana yang nicht linier Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y Abhängige Variable (variabel yang Dicari) X Unabhängige Variable (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana a dan b adalah merupakan Parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan dengan menggunakan rumus: kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif. Dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknikmetode peramalan, yaitu: Juri dari Opini Eksekutif. Metie ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncaktop manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik. Gabungan Tenaga Penjualan. Setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai ramalan secara menyeluruh. Metode Delphi Dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profesional sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya. Survai Pasar (Marktbefragung). Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potenial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ramalan Bila Peramalan Sudah Selesai, Yang Paling Adalah Tidak Melupakannya. Sangat jarang manajer yang ingin mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi perusahaan perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel yang diuji) secara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (Tracking Signal). Adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai änderung dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (laufende Summe des Prognosefehlers RSFE) Dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD) Prosedur Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metode kuantitatif Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan. Membuat Diagramm pencar (Plot Daten) Misalnya memplot Nachfrage versus waktu, dimana Nachfrage sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai Achse (X). 3. Memilih Modell Peramalan Yang Tepat Melihat Dari Kecenderungan Daten Pada Diagramm Stift, Maka Dapat Dipilih Beberapa Modell Peramalan Yang Diperkirakan Dapat Mewakili Pola Tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (Prognosefehler) Keakuratan suatu Modell peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai Daten yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktualisiert dan nilai ramalan krankheit sebagai kesalahan ramalan (prognose fehler) atau deviasi yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai Daten aktualisieren pada periode t Y (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Summe der quadratischen Fehler) dan Estimasi Standar Error (SEE Standardfehler geschätzt) Memilih Metode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu (Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola Daten menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola Daten sebenarnya. METODE PERAMALAN LAINNYA Metode Markt Experiment (Percobaan Pasar) Yaitu Suatu Cara Untuk Membran Peramalan Permintaan Dengan Melakukan Uji Coba Pada Segmen Atau Bagian Pasar Tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk produkt baru atau produkt yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara kostenlos selama 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produkt tersebut atau memberi diskon saat produk ini starten. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual secara stabil pada harga Rp 4.000,00 karena termasuk produkt baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar agar dapat menarik minat konsumen. Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Forschung Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketingforschung) karena bagian pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan yang sering digunakan yaitu: 8211 Umfrage Pelanggan Umfrage pelanggan merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen secara langsung atau memberikan kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer telefon atau alamat pada suatu produk agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik. Forecasting Metode gewichtet bewegende durchschnittliche metode glättung merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis zeitreihe (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan Glättung (penghalusan) terhadap Daten, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk Zeitreihe. Nilai Yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik Yang Kita Kenal Dalam Metode Glättung yaitu Einfache Verschiebung Durchschnittlich Exponential Glättung. Pada Halaman Ini, Saya Hanya Akan Membranen Tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Durchschnittliche Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan Yang akan menyebabkan prediksi Yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode einfaches gleitendes durchschnittliches mengambil beberapa nilai yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode gleitenden Durchschnitt akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada Daten. Umzug durchschnittlich juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observasi diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observasi terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Durchschnittliche Dengan Software IBM SPSS 23 Dapat Doughnat Pada Contoh Berikut Ini: Berikut Kita Memiliki Daten Kunjungan Ke Bali Dari Januar 2008 Hingga Juni 2015 Dalam Format Excel, Daten Diambil Dari Website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah Pertama Adalah Memasukkan Daten ke Dalam Arbeitsblatt SPSS 23 sebagai berikut: Datenansicht. (Kiudian pada menubar SPSS 23 pilih Verwandeln Schaffen Sie Zeitreihe Seperti Gambar: 3. Setela itu akan muncul kotak dialog berikut, pilih Besuch dan klik Panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel Neu Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu Pilih Pada Kotak Funktion Pilih Zentriert Moving Average, Atau Bisa Juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik ändern. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter beweglicher Durchschnitt. Adapun Proses 1 Dan 2 Kali Glättung Kita Sebut Single Moving Durchschnittlich Dan Double Moving Average. Jangan lupa untuk klik ändern agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgang Yang Didapat Dari Metode Zentriert Moving Durchschnittlich Gewichtet Moving Durchschnittlich Adalah Sebagai Berikut: Dari Ausgang Diatas, Dapat Diketahui Bahwa Kunjungan Pada Bulan-Bulan Berikutnya Dapat Kita Lihat Dari Variabel Baru Yang Dihasilkan Dari Zeitreihe Analyse Metode zentriert gleitenden Durchschnitt 8211 gewichteten gleitenden Durchschnitt . Demikian juga jika kita memilih vorwärts gleitend Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfach gleitende durchschnittliche dengan span 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode exponentielle Glättung dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnyaPengertian dan Contoh Metode Durchschnitt Serta Perhitungan HPPnya Von Wisnu am März 15,2014 Perhitungan penilaian persediaan dengan metode durchschnittlich atau rata-rata tertimbang merupakan cara yang paling simpel dalam menentukan nilai saldo akhir persediaaan barang dagangan. Akan tetapi sebelum kita memulai contoh perhitungan penilaian saldo akhir barang dagangan dengan metode durchschnitt, ada baiknya kita pelajari terlebih dahulu pengertian dari metode penilaian persediaan durchschnittlich supaya lebih memahami konsepnya. Pengertian Dan Konsep Penilaian Persediaaan Dengan Metode Durchschnitt Terbagi Dua, gewichtete durchschnittliche atau Erkrankung Sebagai rata-rata tertimbang dan gleitenden Durchschnitt yaitu rata-rata tertimbang bergerak. Pada perhitungan penilaian persediaan dengan metode harga rata-rata tertimbang berarti bahwa nilai saldo awal barang dagangan ditambah dengan total pembelian barang dagangan dibagi dengan total kuantitas barang dagangan yang dibeli ditambah dengan kuantitas saldo awal, dari hasil ini akan diperoleh harga rata-rata. Lalu harga rata-rata tersebut dikali kan dengan kuantitas stok akhir yang diperoleh dari hasil stock opname atau hasil dari stock card. Akhirnya Akan Diperoleh Nilai Saldo Akhir Barang Dagangan. Sedangkan pada perhitungan penilaian persediaan dengan metode gleitender Durchschnitt, setiap pembelian barang dagangan yang terjadi ditambahkan ke nilai saldo persediaan barang dagangan lalu dirata-ratakan dengan kuantitas yang tersedia untuk menentukan harga pokok penjualan rata-rata ketika barang dijual. Harga rata-rata pada metode gleitende durchschnittliche harus diupdate setiap saat pada saat barang masuk dan keluar. Untuk yang rata-rata tertimbang digunakan pada metode pencatatan persediaan periodik dan yang gleitend Durchschnitt digunakan pada metode pencatatan persediaan ewige. Lebih jelasnya mari kita pelajari contoh dibawah ini. Contoh Metode Durchschnittlich untuk pencatatan persediaan secara periodik (Periodik Durchschnitt) Yeng perlu kita ketahui pada saat menggunakan metode durchschnittlich untuk menilai saldo akhir inventori ternyata ada perbedaaan hasil antara metode gewichtet durchschnittlich untuk periodik dengan motode gleitende durchschnittliche untuk unaufhörlich. Tetapi selisih nya tidak terlalu jauh Selain itu, kita harus konsisten dengan metode yang kita pilih. Jika telah menggunakan metode durchschnittlich maka harus digunakan metode durchschnittlich seterusnya jangan berubah-ubah. Dari durchschnittlich ke FIFO, abis FIFO ke LIFO lalu ke durchschnittlich lagi. Mungkin hanya ini yang bisa saya sampaikan mengenai pengertian dan contoh metode durchschnittlich serta perhitungan HPPnya, semoga posting kali ini bermanfaat bagi para pembaca. Atau jika ingin mempelajari metode sebelumnya yaitu metode FIFO dan LIFO bisa mengikutik link berikut: Post navigation