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Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh dados yang lebih baru adalah lebih besar dari dados yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang. Secara matematis, metode MA memiliki persamaan sebagai berikut jika kita menggunakan n data terakhir: Perkiraan untuk periode p (Data akual ke-(p 8211 n) Data akual ke-(p 8211 n 1) . Data akual ke-(p 8211 1)) / n Sedangkan untuk metode WMA ( Weighted Moving Average ) . persamaannya adalah sebgai berikut: Perkiraan untuk periode p (Bobot ke-(p 8211 n) Data akual ke-(p 8211 n) Bobot ke-(p 8211 n 1) Data akual ke-(p 8211 n 1) . Bobot ke-(p 8211 1) Data akual ke-(p 8211 1)) dengan total bobot 1 Salah satu kriteria untuk menilai teknik forecasting adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi yang lazim digunakan adalah dalam bentuk persentasi error, yakni MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE ini dihitung dengan membagi total absolut selisih hasil forecasting dan data aktual dengan tota data aktual. 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Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh data yang lebih baru adalah lebih besar dari data yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang. Secara matematis, metode MA memiliki persamaan sebagai berikut jika kita menggunakan n data terakhir: Perkiraan untuk periode p (Data akual ke-(p n) Data akual ke-(p n 1) . Data akual ke-(p 1)) / n Sedangkan untuk metode WMA ( Weighted Moving Average ) . persamaannya adalah sebgai berikut: Perkiraan untuk periode p (Bobot ke-(p n) Data akual ke-(p n) Bobot ke-(p n 1) Data akual ke-(p n 1) . Bobot ke-(p 1) Data akual ke-(p 1)) dengan total bobot 1 Salah satu kriteria untuk menilai teknik forecasting adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi yang lazim digunakan adalah dalam bentuk persentasi error, yakni MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE ini dihitung dengan membagi total absolut selisih hasil forecasting dan data aktual dengan tota data aktual. 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