Forecasting in R #940
-
|
Selamat siang kak. Saya mau bertanya, saya mempunyai data hasil penjualan selama 31 hari. Saya ingin memprediksi penjualan bulan berikutnya selama 15 hari. Data saya tidak memiliki trend dan seasonal. Saya sudah coba explore menggunakan Simple Moving Average, namun hanya bisa untuk 1 hari ke depan saja. Metode apakah yang tepat digunakan untuk forecasting 15 hari ke depan ? Terima kasih sebelumnya. |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
Replies: 1 comment 8 replies
-
|
Dear Bapak @yohanespm77, Untuk membuat model time series untuk data tanpa trend dan seasonality, model yang bisa digunakan adalah Simple Exponential Smoothing (SES) dan ARIMA. Bisa dicoba untuk pembuatannya pak menggunakan kedua model tersebut Semoga membantu! |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
Baik kak. Pertanyaan saya lagi kak untuk Moving Average. Apakah nilai Moving Average terakhir itu sama dengan hasil forecastnya ? |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
Betul pak, nilai terakhir itu sama dengan hasil forecastnya, namun seperti concern Bapak sebelumnya, hanya bisa 1 nilai saja |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
Ini saya coba menggunakan metode Simple Exponential Smoothing, outputnya juga hanya 1 nilai sama untuk 5 periode kak |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
Dear Pak @yohanespm77 , Salah satu kecenderungan dari Moving Average adalah semakin panjang waktu predictnya, maka predict yang paling terbaru akan menghasilkan nilai yang sama dengan hasil predict sebelum-sebelumnya, khususnya jika nilai-nilai terakhir sebelum dipredict memiliki rentang yang kecil. Hal ini karena Moving Average akan merata-ratakan berdasarkan n data terakhir yang dimasukkan. Sebagai contoh, jika MA 3, dan kita prediksi selama 15 data kedepan, maka prediksi data 1 adalah hasil rata-rata 3 data paling terakhir, prediksi ke-2 adalah hasil rata-rata 3 data sebelumnya (1 hasil prediksi dan 2 data terakhir), dan begitupun seterusnya hingga data 15 adalah hasil rata-rata data ke 12 hingga 14 hasil prediksi. Di mana, jika data ke 10 hingga 12 memiliki nilai yang sama, maka data-data hasil prediksi selanjutnya akan memiliki yang sama semua. Sekian penjelasan dari kami, semoga membantu |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
Dear Pak @yohanespm77 ,
Salah satu kecenderungan dari Moving Average adalah semakin panjang waktu predictnya, maka predict yang paling terbaru akan menghasilkan nilai yang sama dengan hasil predict sebelum-sebelumnya, khususnya jika nilai-nilai terakhir sebelum dipredict memiliki rentang yang kecil. Hal ini karena Moving Average akan merata-ratakan berdasarkan n data terakhir yang dimasukkan.
Sebagai contoh, jika MA 3, dan kita prediksi selama 15 data kedepan, maka prediksi data 1 adalah hasil rata-rata 3 data paling terakhir, prediksi ke-2 adalah hasil rata-rata 3 data sebelumnya (1 hasil prediksi dan 2 data terakhir), dan begitupun seterusnya hingga data 15 adalah hasil rata-rata data k…