Pengertian dan Cara Menghitung Moving Average di Excel

Apa itu Moving Average?

Pengertian Moving Average adalah metode perhitungan untuk menganalisa suatu data dengan membuat serangkaian rata-rata dari sebuah kumpulan data. Model Moving Average disebut juga dengan model rata-rata bergerak. Model Moving Average bisa digunakan untuk meramalkan permintaan data, apabila data bergerak stabil dari periode ke periode selanjutnya.

Bagaimana Cara Menghitung Moving Average?

Rumus Moving Average adalah sebagai berikut :

Gambar 1.0 Rumus Moving Average

Dimana (n) adalah banyaknya periode dalam model Moving Average, Apabila kita menggunakan moving average 4 periode, maka rumus dari moving average 4 periode adalah

Gambar 1.1 Rumus Moving Average 4 periode

5 langkah cara menghitung moving average sebagai berikut:

1. Mengidentifikasi pola historis dari data aktual permintaan

2. Memilih model peramalan yang sesuai dengan pola historis dari data aktual permintaan

3. Melakukan analisis data berdasarkan model peramalan yang dipilih

4. Memilih model peramalan yang tepat berdasarkan MAD (Mean Absolut Deviation) terkecil

5. Memeriksa keandalan model peramalan berdasarkan peta kontrol tracking signal

Contoh soal moving average sebagai berikut:

Ibu Annisa mempunyai usaha di bidang penjualan buku soal bahasa inggris, ibu Annisa ingin meramalkan (memperkirakan) berapa buku bahasa inggris yang bisa Ibu Annisa jual di bulan Januari 2021. Dengan data penjualan buku bahasa Inggris selama tahun 2020 sebagai berikut

Pengertian dan cara Menghitung Moving Average di excel

Tabel 1.0, Data Aktual Penjualan Buku Latihan

Dari data di atas maka kita bantu Ibu Anisa dalam memperkirakan penjualan buku yang ia peroleh di bulan Januari 2021.

Sebagaimana telah tertulis diatas maka langkah langkah yang akan kita lakukan sebagai berikut :

Langkah 1.

Mengidentifikasi pola historis dari data permintaan

Sebelum melakukan perhitungan peramalan, kita harus menganalisa dan melihat terlebih dahulu pola data yang terbentuk dari permintaan aktual sebelumnya, jenis pola data yang dibentuk akan menentukan metode peramalan yang digunakan.

Dari data penjualan buku latihan soal bahasa inggris di tabel 1.0. di atas, data tidak menunjukkan pola data seasonal (musiman) atau data trend (data yang mengalami kecenderungan naik), data permintaan terlihat stabil dan tidak mengalami kenaikan atau penurunan secara berkelanjutan,

Langkah 2.

Memilih model peramalan yang sesuai dengan pola data historis permintaan

Karena pola data historis yang dibentuk tidak mengalami kenaikan secara berkelanjutan, maka kita tidak menggunakan metode Analisis trendline, data terlihat cenderung stabil dan kita akan membantu menyelesaikan permasalahan Ibu Annisa dengan model Moving Averages 4 dan 5 periode.

Langkah 3.

Melakukan analisa data dan menghitung peramalan berdasarkan model Moving Averages.

Cara menghitung moving averages di Excel dalam menyelesaikan permasalahan ibu Annisa sebagai berikut :

Input di tabel kiri nama Bulan di tahun 2020, tabel disebelahnya Indeks Waktu (t), disebelahnya indeks waktu (t) tabel permintaan aktual (A),
Lakukan perhitungan untuk mencari hasil ramalan berdasarkan Moving Averages 4 periode dan periode.terhadap data aktual permintaan yang ada, begitu seterusnya sampai bulan Januari 2021
Cara melakukan perhitungan di Excel adalah dengan mengklik tanda + di keyboard, jangan lupa menggunakan tanda kurung di awal dan akhir perhitugan, sebagaimana gambar berikut.

Gambar 1.2, rumus absolut di excel

d. Adapun tabel 1.1. dibawah ini, penulis menulis menjelaskan perhitungan moving average secara manual, di mana di dalam Model Moving Average 4 bulan maka menjumlahkan selama 4 bulan berturut-turut kemudian dibagi dengan 4. Untuk Model Moving Average 5 bulan maka menjumlahkan selama 5 bulan kemudian dibagi dengan 5.

Tabel 1.1. hasil peramalan moving average

apabila anda ingin melihat perhiutngan dalam excel bisa mengklik link download berikut download contoh soal moving averages

Langkah 4.

Memilih model peramalan yang tepat berdasarkan MAD (Mean Absolute Deviation) Terkecil

Dari tabel 1.1 diatas, langkah selanjutnya didalam menghitung Mean Absolute Deviation (MAD) dengan menambahkan kolom disebelah kanan, Kolom hasil ramalan Moving Average 4 bulan dengan kolom absolut deviation 4 bulan, di sebelah kanan kolom Moving Average 5 bulan dengan kolom absolut deviation 5 bulan.

Sebagaimana tabel di bawah, untuk cara menghitung Mean Absolute deviation bisa saudara(i) pelajari di artikel Pengertian dan Cara Menghitung Mean Absolute Deviation

Keterangan :

1. Untuk mencari nilai Absolute Deviation dengan cara melakukan perhitungan permintaan Aktual dikurangi dengan Ft MA (hasil peramalan). namun dengan menjadikan nilainya menjadi absolut (mutlak positif), apabila anda menggunakan excel, maka tulislah rumus Absolut sebagaimana gambar 1.3 di bawah :

gambar 1.3, rumus absolut di excel

2. Di dalam mencari nilai MAD yang terkecil dengan metode moving Average, ialah dengan melakukan pengurangan antara nilai permintaan aktual dengan peramalan aktual, kemudian menjumlahkan semuanya dan dibagi dengan banyaknya periode yang ada.untuk lebih jelasnya saudara bisa melihat pada perhitungan Excel dengan medownload link yang ada,

Download Soal Moving Average di Excel

Tabel 1.3. nilai absolute deviation untuk MA 4 dan MA 5

Keterangan untuk MAD untuk MA 4 = (0,5+3+6+2,25+8,25+1,75+2+4)/8 = 3,47

MAD untuk MA 5 = (2,6+5,6+1,2+8,8+1,4+1,6+2,4)/7 = 3,37

Berdasarkan Tabel 1.3, nilai perhitungan Mean Absolute Deviation untuk Moving Average 5 periode lebih disukai karena mempunyai nilai Mean Absolute Deviation lebih kecil dari Mean Absolute Deviation untuk Moving Average 4 periode.

Langkah 5.

Memeriksa keandalan model peramalan yang dipilih berdasarkan peta kontrol tracking signal.

Untuk mengetahui sejauh mana kehandalan dari model peramalan yang dipilih maka menggunakan metode peta kontrol tracking signal.

Langkah-langkah didalam menghitung tracking signal moving Average 5 bulan sebagai berikut :

1. Masukkan data di kolom periode, berurutan mulai dari periode pertama sampai periode ke delapan

2. Kolom forecast berasal dari perhitungan Moving Average 5 bulan pada tabel sebelumnya.

3. Kolom Aktual (A3) berasal dari permintaan aktual yang ada, mulai dari bulan ke Enam (Juni) sampai bulan ke dua belas (Desember).

4. Kolom error berisi dari pengurangan kolom aktual dengan kolom forecast.

5. Kolom RSFE diperoleh dari kumulatif (penjumlahan) kolom error. Di bawah tabel terlihat nilai -1,4 diperoleh dari menjumlahkan -4,8 + 3,4 = -1, 4.

6. Kolom absolut error diperoleh dengan meng absolut kan nilai pada kolom error. Yang dimaksud dengan mengabsolutkan adalah nilai negatif berubah menjadi nilai positif.

7. Kolom kumulatif absolut error berisi dari kumulatif (penjumlahan) nilai kolom absolut error.

8. Kolom MAD berasal dari pembagian kolom kumulatif absolut error dengan kolom periode.

9. Nilai di kolom tracking signal diperoleh dari pembagian kolom RSFE dengan kolom MAD

Anda bisa mendapatkan perhitungan secara detail dalam download contoh soal moving average di excel dan jawabannya

Tabel 1.4, Peta kontrol tracking signal MA 5 periode

dari perhitungan di atas kita akan membuat peta kontrol tracking signal, dimana dalam sebaran peta kontrol tracking signal terlihat bahwa nilai bergerak tidak melebihi dari ±4. sehingga permintaan ibu annisa di bulan Januari 2021 sebesar 84,2 buku atau dibulatkan menjadi 84 buku bisa digunakan untuk Perhitungan perencanaan produksi buku