Metode weight moving average adalah

Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Moving 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 satuane Rp12, - 3. Pembelian. 100 sábanas 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: Mudança média atau yang lebih dikenal dengan MA merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Meskipun sangat sederhana, tetapi Mudando média sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metodo rata-rata yang biasa kita kenal. Misalnya kita memiliki nilai 2,3,4,5,6 maka rata-rata dari nilai-nilai tersebut adalah (23456) 5 4. Sebagaimana namanya Mudança média indicador adalah yang menghitung rata-rata bergerak dados dari sebuah. Mengapa dikatakan menghitung rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai dados dados de dados eang bergerak berubah. Jadi MA ini akan selalu menghitung setiap dados atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trading forex, secara umum Mudança média dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Simple Moving Average. Média móvel ponderada e média móvel exponencial. Masing-masing varian tersebut sesungguhnya adalah sama-sama menghitung rata-rata bergerak tetapi dengan metode yang berbeda dalam penghitunganya. A. Média de Movimento Simples (SMA) Média de Movimento Simples atau yang sering disingkat SMA adalah varian paling sederhana dari indicador Moving Average. Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metodo paling simples dalam menghitung rata-rata dados bergerak. Sebagai contoh: Jika kita mempunyai dados 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9 dan 10. Dan kemudian kita akan mencari nilai rata-rata dados dados tersebut maka kita jumlahkan semua dados tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya dados pembagi Agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Dados: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9,10 Bilangan pembagi. 8 Rata-rata jumlah dados dibagi bilangan pembagi Maka nilai rata-ratanya adalah 448 5,5 2. Média móvel exponencial (XMA) Média móvel exponencial atau yang sering disingkat XMA merupakan penyempurnaan dari metode SMA. Dikatakan sebagai penyempurnaan karena XMA menghitung rata-rata bergerak dengan pembobotan yang berbeda pada masing-masing dados yang telah terbentuk pada blok dados. Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang kita pakai maka semakin kecil pembobotan nilai terakhir yang kita pakai. Secara matematis XMA kita tuliskan dalam bentuk sebagai berikut: Ok, mari kita lihat contoh perhitungannya. Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 periode: Beberapa dari Anda yang memperhatikan dados-dados yang membosankan ini pastilah bertanya-tanya dari mana nilai anterior XMA pada data nomor 6 karena bukankah kita belum sama sekali memiliki nilai XMA pada bagian sebelumnya Jawabannya, nilai anterior XMA tersebut Adalah nilai SMA. Jadi, nilai XMA untuk dados pertama adalah sama persis dengan nilai SMA. Dalam contoh diatas besarnya adalah 25,666667. Diperoleh dari (252428242627) 6 25,666667. Sama persis dengan cara menghitung SMA bukan (ayo lihat kembali pada bab sebelumnya). XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu. Perhitungan terus dilakukan seperti cara diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya. Tapi sudahlah, Anda tidak perlu melakukan perhitungan seperti saya karena semuanya sudah tersedia secara otomatis pada masa sekarang. Namun jika Anda tertarik untuk melakukan cheque cruzado dengan apa yang saya berikan, silakan saja. Tidak ada yang menghalangi Anda. 3. Média móvel ponderada (WMA) Média móvel ponderada atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varian MA yang menghitung rata-rata dados bergerak dengan pembobotan pada beberapa dados terakhir yang terbentuk. Pada SMA, dados de repetição de bobot yang telah terbentuk pada beberapa periode sebelumnya atau yang baru saja terbentuk memiliki bobot penilaian yang sama. Sementara pada WMA pada masing-masing dados yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda. Data yang baru saja terbentuk pada blok dados memiliki pembobotan yang lebih ketimbang dados yang telah terbentuk pada blok dados sebelumnya. Pembobotan nilai pada WMA akan tergantung pada panjang periode yang kita tetapkan. Semakin panjang periode yang ditetapkan, maka semakin besar pula pembobotan yang diberikan pada data terbaru. Perhatikan tabel sederhana dibawah: Dalam Chart forex, penggunaan MA ini adalah untuk menghitung rata-rata bergerak dari blok dados atau yang lebih dikenal dengan istilah vela. Aplikasi MA memiliki beberapa metode dengan penghitungan yang berbeda: aberto. Menghitung rata-rata nilai abrir dados blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Abrir maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai abrir yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Fechar. Menghitung rata-rata nilai perto dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Fechar yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Alto. Menghitung rata-rata nilai High dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai High yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico baixo. Menghitung rata-rata nilai Dados de dados baixos de dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Baixa maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Baixa yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada chart Median Price (HL2): menghitung rata-rata nilai median Dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Tengah maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Tengah yaitu (nilai HighLow) 3 yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Preço típico (HLC3): menghitung rata-rata nilai karakter Dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Preço típico maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Preço típico yaitu (nilai HighLowClose) 3 yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada gráfico Weighted Close (HLCC4): menghitung rata-rata Nilai karakter dari blok dados Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Weighted Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Weighted Close yaitu (nilai HighLowCloseClose) 4 yang terbentuk dari masing-masin G blok data pada chart Obrigado por ler a média móvel nos Otopips Se aceito, compartilhe-o via FB, Twitter e escreva seus comentários para este artigo