Peramalan Sederhana (Single bewegende gemiddelde vs Enkellopend Eksponensiële Smoothing) mungkin sebagian Besar diantara kita pernah mendengar tentang Teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni teller aan meramalkan / voorspelling suatu data deret waktu / tydreekse. Peramalan merupakan suatu Teknik Yang penting bagi bedrijfs - term of Regering punte mengambil Your. Punte meramal suatu Waardering: pada MVSA Yang Akan Datang bukan berarti hasil Yang didapatkan ialah SAMA Persis, melainkan merupakan suatu pendekatan Alternatieve Yang lumrah punte ilmu statistieke. Pada tulisan ini akan dibahas hou voorsien kasus peramalan menggunakan Teknik bewegende gemiddelde as Eksponensiële Smoothing. Kedua Teknik ini merupakan tekni voorspelling yang sangat sederhana Karena Niet melibatkan asumsi Yang Kompleks seperti pada tekni voorspel ARIMA, ARCH / GARCH, ECM, VECM, VAR, DSB. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi teller aan meramal. Bewegende gemiddelde merupakan Teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari Waardering:-Waardering: MVSA Lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi Teknik ini Niet disarankan teller aan data tydreekse Yang menunjukkan adanya pengaruh tendens as musiman. Bewegende gemiddelde terbagi menjadi enkele bewegende gemiddelde as dubbel bewegende gemiddelde. Eksponensiële gladstryking. hampir sama dengan bewegende gemiddelde yaitu merupakan Teknik voorspel Yang sederhana, tetapi Resef menggunakan suatu penimbang dengan besaran Antara 0 hingga 1. Jika Waardering: w mendekati Waardering: 1 Maka hasil vooruitskatting cenderung mendekati Waardering: obseervasi, sedangkan Jika Waardering: w mendekati Waardering: 0, Maka hasil vooruitskatting mengarah ke Waardering: ramalan sebelumnya. Eksponensiële gladstryking terbagi menjadi enkele eksponensiële gladstryking Dan dubbel eksponensiële gladstryking. Kali ini, Akan dibahas perbandingan Metode enkele bewegende gemiddelde dengan enkele eksponensiële gladstryking. Ranglijst Safira Beach Restaurant ingin mengetahui revenues restoran pada Januarie 2013 Ia meminta gesing manajer teller aan mengestimasi Waardering: tersebut dengan data revenues bulanan dari Bulan Junie 2011 sampai Desember 2012. Berbekal Knowledge Base-di Gespecialiseerd statistieke, gesing manajer melakukan raadsplanne dengan Metode enkele bewegende gemiddelde 3 bulanan Dan enkele eksponensiële gladstryking (w0,4). Enkele bewegende gemiddelde Pada tabel di op hierdie voorspelling ramalan Bulan September 2011 yaitu 128667 Juta roepia diperoleh dari penjumlahan revenues Bulan Junie, Julie, Agustus 2011 dibagi dengan angka bewegende gemiddelde (m3). Angka voorspelling pada Bulan Oktober 2011 yaitu 127 Juta roepia diperoleh dari penjumlah revenues Bulan Juli, Agustus September 2011 dibagi dengan angka bewegende gemiddelde Tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil voorspelling Bulan Januarie 2013 sebesar 150667 Juta roepia. Dapat diinterpretasikan bahwa revenues Bulan Januarie 2013 diperkirakan senilai 150, 667 Juta roepia term of mengalami penurunan sebesar 1333 Juta roepia dibanding dengan revenues Desember 2012 sebesar 152 Juta roepia. Perhatikan Baris pada Bulan Junie-Agustus 2011 kolom Voorspelling hingga fout Niet memiliki Waardering:, Karena peramalan pada Bulan-Bulan tersebut Niet tersedia data bewegende gemiddelde 3 bulanan, Bulan sebelumnya. Next teller aan melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (wortel-gemiddelde-kwadraat fout) teller aan perhitungan RMSE, Mula-mula dicari Waardering: fout term of selisih Antara Waardering: aktual Dan ramalan (revenues voorspelling), kemudian kuadrat Waardering:-Waardering: tersebut teller aan Masinga-Masinga data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh Waardering: fout Yang Resef dikuadratkan. Terakhir hitung Waardering: RMSE dengan rumus di op hierdie term of lebih gambangnya, bagi Waardering: penjumlahan fout Yang Resef dikuadratkan dengan banyaknya observasi Dan hasilnya Lalu di akarkan. Pada tabel di op hierdie, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Enkele Eksponensiële Smoothing. Next kita Akan melakukan peramalan dengan Metode Enkellopend Eksponensiële Smoothing. Metode ini menggunak Waardering: penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistieken tertentu (bisa proporsi tertentu), Egter dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan Waardering: w 4. Voorspelling W0,4 Ycap (T1) (Juta RP.) Waardering: ramalan pada Bulan Junie 2011 yaitu 137368 Juta roepia diperoleh dari rata-rata revenues dari Bulan Junie 2011 hingga Bulan Desember 2012. Waardering: ramalan pada Bulan Juli 2011 yaitu 134821 Juta roepia diperoleh dari perhitungan dengan rumus di op hierdie, dengan kata gelê Waardering: ramalan Bulan Juli 2011 diperoleh dari hasil kali w0,4 Dan Waardering: aktual revenues Bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) Serta Nila ramalan Bulan Junie 2011 sebesar 134821 Juta roepia. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan teller aan Bulan Januarie 2013 Hasil ramalan revenues teller aan Bulan Januarie 2013 yaitu 149224 Juta roepia term of turun sebesar 2776 Juta roepia. Kemudian hitung Waardering: RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE bewegende gemiddelde. hanya Saja Vrae observasi berbeda. Pada tabel di op hierdie Vrae obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan Metode eenvoudige bewegende gemiddelde 3 bulanan (16) Karena pada Metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada periode Awal. RMSE Metode enkele eksponensiële gladstryking sebesar 1073. Next dari kedua Metode di op hierdie Akan dibandingkan mana hasil Yang Calabria. Teller aan Hal tersebut Maka, bandingkan Waardering: RMSE dari kedua Metode. Metode dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai Metode Calabria teller aan meramal. RMSE mov. average 0946, RMSE exp. smoothing 1073. RMSE mov. average Dit RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa Metode bewegende gemiddelde lebih Baik punte melakukan peramalan, sehingga revenues pada Bulan Januarie 2013 diperkirakan sebesar 150667 Juta roepia (meskipun memiliki Waardering: Yang lebih rendah daripada Bulan sebelumnya). (Teller aan materi Yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku Verwysing Análisis tydreekse, misalnya Enders, Walter 2004 Toegepaste Ekonometriese Tyd Reeks Tweede uitgawe New Jersey:.... Willey Kalo hou voorsien Vrae punte tulisan ini, Saya kutip dari buku modul kuliah. Moving Gemiddeld merupakan indikator yang paling Sering digunakan Dan paling Standaard. Jika di Indonesiakan artinya Kira-Kira n basiese rata-rata bergerak. Moving gemiddelde van die gebruiker memiliki Toepassingsagteware yang sangat Luas meskipun sederhana. Dikatakan sederhana Karena pada dasarnya Metode ini hanyalah pengembangan dari Metode rata - rata Yang Kita kenal disekolah (nah, Ada gunanya juga bukan kita bersekolah). rata-rata bergerak Tunggal (Moving gemiddelde) teller aan periode t n basiese Waardering: rata-rata teller aan N Vrae data krabbels. dengan munculnya data pen, Maka Waardering: rata-rata Yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan data Yang terlama Dan menambahkan data Yang krabbels. Moving gemiddelde ini digunakan teller aan memprediksi Waardering: pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada data Yang stasioner term of data Yang Konstant terhadap variansi, tetapi Niet dapat Werkzaam dengan data Yang mengandung unsur tendens term of musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 Akan menggunakan data Vriende laaste (F t), Dan menggunakannya teller aan memprediksi data pada periode Next. Metode INI Sering digunakan pada data kuartalan term of bulanan teller aan membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin Besar orde rata-rata bergerak, semakin Besar pula pengaruh pemulusan (glad). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data MVSA Lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data Yang diketahui. Vrae titik data-punte setiap rata-rata Niet berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari Metode ini n basiese: Metode ini memerlukan penyimpanan Yang lebih banyak Karena ALLE T pengamatan Vriende laaste harus disimpan. Niet hanya Waardering: rata-rata. Metode ini Niet dapat menanggulangi dengan Baik adanya tendens term of musiman, walaupun Metode ini lebih Baik dibanding rata-rata totaal. Punte is toegeken N titik data Dan diputuskan teller aan menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) term of MA (T), sehingga keadaannya n basiese sebagai berikut: Pengertian Dan hou voorsien Metode Gemiddeld Serta Perhitungan HPPnya Deur Wisnu op Maart 15,2014 perhitungan penilaian persediaan dengan Metode gemiddelde term of rata-rata tertimbang merupakan Cara yang paling simpel punte menentukan Waardering: saldo akhir persediaaan Barang dagangan. Akan tetapi sebelum kita memulai hou voorsien perhitungan penilaian saldo akhir Barang dagangan dengan Metode gemiddelde, Ada baiknya kita pelajari terlebih dahulu pengertian dari Metode penilaian persediaan gemiddelde supaya lebih memahami konsepnya. Pengertian Dan KONSEP penilaian persediaaan dengan Metode Meng Terbagi dua, geweegde gemiddelde term of disebut sebagai rata-rata tertimbang Dan bewegende gemiddelde yaitu rata-rata tertimbang bergerak. Pada perhitungan penilaian persediaan dengan Metode harga rata - rata tertimbang berarti bahwa Waardering: saldo Awal Barang dagangan ditambah dengan totale pembelian Barang dagangan dibagi dengan totale 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 voorraad opname term of hasil dari voorraad card. Akhirnya Akan diperoleh Waardering: saldo akhir Barang dagangan. Sedangkan pada perhitungan penilaian persediaan dengan Metode bewegende gemiddelde, setiap pembelian Barang dagangan Yang terjadi ditambahkan ke Waardering: saldo persediaan Barang dagangan Lalu dirata-ratakan dengan kuantitas Yang tersedia teller aan menentukan harga pokok penjualan rata-rata Ketika Barang dijual. Harga rata-rata pada Metode bewegende gemiddelde harus diupdate setiap SAAT pada SAAT Barang masuk Dan keluar. Teller aan Yang rata-rata tertimbang digunakan pada Metode pencatatan persediaan periodik Dan Yang bewegende gemiddelde digunakan pada Metode pencatatan persediaan ewige. Lebih jelasnya Mari kita pelajari hou voorsien dibawah ini. Hou voorsien Metode Gemiddeld teller aan pencatatan persediaan secara periodik (Periodik Gemiddeld) Yeng perlu kita ketahui pada SAAT menggunakan Metode Meng teller aan menilai saldo akhir inventori ternyata Ada perbedaaan hasil Antara Metode geweegde gemiddelde teller aan periodik dengan motode bewegende gemiddelde teller aan ewige. Tetapi selisih nya Niet terlalu jauh. Selain itu, Kita harus konsisten dengan Metode Yang Kita en kies. Jika Resef menggunakan Metode Meng Maka harus digunakan Metode Meng seterusnya Jangan berubah-Wysig. Dari gemiddelde ke EIEU, ABIS EIEU ke LIEU Lalu ke gemiddelde lagi. Mungkin hanya ini Yang bisa Saya sampaikan mengenai pengertian Dan hou voorsien Metode Meng Serta perhitungan HPPnya, semoga plaas kali ini bermanfaat bagi para pembaca. Term of Jika ingin mempelajari Metode sebelumnya yaitu Metode EIEU Dan LIEU bisa mengikutik skakel berikut: Post navigationMoving Gemiddeld Ada beberapa kegunaan dari SMA. Secara Garis Besar dapat digunakan teller aan Hal-Hal berikut: 1. Menentukan tendens yang akan terjadi. 3. Memuluskan indikator gelê yang terlalu bergerigi. Pada bagian ini Saya Akan membahas mengenai menentukan tendens dengan memakai SMA. Menentukan titik weerstand as ondersteuning Serta memuluskan indikator Saya bahas pada bagian Ander dari CD ini (Pásti Saya bahas Kok Jangan khawatir..) Nah, teller aan lebih jelasnya Mari kita perhatikan lagi Grafik SMA barusan: Apakah Anda melihat sesuatu dari Grafik ini (ayolah, sedikit lebih cerdas lagi.). Ya Benar Disini dapat kita Alles bahwa apabila harga bergerak Naik, SMA berada dibawah dari kandelaar Dan sebaliknya Bila harga bergerak turun Maka SMA berada diatas kandelaar. Tentu Saja penerapan periode Yang tepat Amat membantu disini. Apabila terjadi kruising Antara harga dengan SMA, dapat kita ketahui bahwa Akan terjadi perubahan Arag tendens. Nah, bagaimana kalau kita menggunakan dua Buah SMA dengan dua periode Yang berbeda Hmm. sangat menarik. Kita Akan Ek kom Leer bagaimana hasilnya: Lebih memudahkan bukan dengan Use dua SMA dengan dua periode Yang berbeda kita dapat lebih akurat lagi memprediksikan kemana harga Akan bergerak. Apabila Resef terjadi perpotongan Antara harga dengan kedua SMA Maka Akan dipastikan harga kan berubah arahnya. Dengan demikian kita memiliki Tiga Buah perpotongan Garis yaitu perpotongan Antara SMA 20 Dan SMA 40 Dan perpotongan SMA 20 dengan harga Serta perpotongan SMA 40 dengan harga. Dapat kita catat bahwa apabila rentang Antara kedua SMA semakin Besar Maka kemungkinan tendens Akan terus berlangsung Dan Bila mulai terjadi penyempitan jarak diantara keduanya Dan sampai terjadi perpotongan kebali, bisa disimpulkan bahwa tendens Uitnodiging berakhir. FACILE bukan Lalu bagai mana dengan periode Sayangnya sampai SAAT ini plaas Nog geen Ada aturan pencarian periode Yang tepat teller aan dipakai. Memang perlu banyak-benyak berlatih Dan mencoba (trial and error). Perlu Anda catat bahwa Use periode dapat berubah-Wysig menurut kebutuhan meskipun pada paar Yang SAMA Karena memang kondisi sebuah Mata uang n basiese dinamis dari waktu kewaktu. Nah, Saya sarikan Use SMA teller aan membaca tendens punte bentuk tabel SBB: SMA dengan periode lebih Panjang berada dibawah SMA berperiode lebih pendek. Kondisi lomp / tendens Naik MA dapat digunakan teller aan menentukan Arag tendens, teller aan menentukan proteksi, teller aan masuk term of keluar (inskrywing maupun uitgang) teller aan meratakan (glad) gerakan-gerakan harga yang terlalu kasar, teller aan sinyal konfirmasi dengan menggunakannya sebagai sinyal CrossOver, DSB. Fungsi MA n basiese meratakan gerakan pasar Yang fluktuatif Dan mengidentifikasikan Arag pergerakan harga, juga dengan MA bisa menunjukan kekuatan tendens van vraag kecuraman dari sudut garisnya. Account-Account bewegende gemiddelde yang lain Akan dibahas pada article terpisah 1. Eenvoudige bewegende gemiddelde SMA dihitung dengan cara menambahkan harga yang akan dihitung kemudian dibagi dengan periode lama waktunya. Harga Yang dihitung biasanya n basiese harga Close. Tapi bisa juga harga High, Low, term of rata-rata dari ketiganya. 2. Geweegde (WBA), eksponensiële (EMA) Dan Driehoekige MA Beberapa handelaar beranggapan bahwa harga Yang Vriende laaste n basiese lebih penting daripada harga Yang lebih lama. Sehingga Naik / turunnya MA itu, Karena pengaruh harga Vriende laaste bukan Karena pengaruh data beberapa periode Yang Lalu. Sehingga harga Yang Vriende laaste diberi pemberat berupa bilangan bulat Yang dikalikan kepada harga Vriende laaste. Jika pemberat tersebut liniêre Maka disebutlah WBG Dan Bila berbentuk exponensial disebut EMO. Sedang untuki Driehoekige MA, penekanan pemberatnya Ada pada Tengah-Tengah periode. 3. Variabel MA Dan Tyd Reeks MA. Veranderlike MA n basiese EMO Yang parameternya dapat berubah (Adaptif) berdasarkan volatilitas dari data. Sedang Tyd Reeks MA dihitung berdasarkan Teknik liniêre regresi. Wenke 1 Tydsberekening inskrywing dengan menggunakan Enkellopend bewegende gemiddelde (SMA, WMA, EMO) n basiese. Koop Bila harga (umumnya Maak) diatas rata-rata, Sell Bila harga dibawah rata-rata. Wenke 2 Enkellopend bewegende gemiddelde Sering digunakan sebagai tendens filter juga. Yaitu Bila harga diatas rata-rata, Maka ambillah posisi koop TAPI Gebruik voorkeur aanwyser gelê teller aan Entry demikian teller aan sebaliknya. Artikel Terkait: Halo Saudara, SAAT ini kita Akan mempelajari tentang indikator zig zag. Pernahkan Anda berjalan term of berlari secara zig zag. Agak pusing term of membing. Berikut n basiese rumus dari indikator Alligator: Alligators Jaw (die blou lyn) term of Rahang Alligator, Alligators tande (die rooi lyn) term of Gigi A. lineêre regressie n basiese sebuah indikator statistieken yang digunakan teller aan memprediksikan harga ke depan dari data MVSA Lalu, dan biasanya digunakan SA. Guppy MA diperkenalkan oleh Daryl Guppy n basiese seorang pendiri Dan Direktur dari Guppytraders Edms Bpk SAAT ini dag merupakan handelaar aktif yang. Kommoditeit Channel Index term of lebih Sering disebut dengan CCI, pertama kali diperkenalkan oleh Donald Lambert pada sebuah article Yang dipublikasikan. Forex Fundamentele analise. Kini Anda Niet perlu merasa Sulit punte menghadapi berbagai berita Bonus: World Factbook Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Opsies handel: Opsies tak Terbatas punte Investeringen Salah Satu Alternatieve Investeringen Calabria Anda. Bonus: Beste opsies Links amp Forex Tutoriaal CD Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Gelukkig Trading met Fibonacci-handleiding CD Bonus: Beste Trading Wenke amp Trick Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Forex Online Trading. Tendens Investeringen Masa Kini Bonus: GRATIS handleiding forex CD Click di hier een. Belajar Forex Onderwys Tydskrifte Vol.1 Bonus: Gratis Forex handleiding CD Click di hier een. Forex Premium handleiding CD Kategorie: Audio Visual forex handleiding CD Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Sukses Investeringen Forex teller aan Allemaal Orang Kategorie: Audio Visual forex handleiding CD Tersedia Free Preview gtgt Klik di sini. website my man Rahmadya Trias Handayanto Citra satelit dapat kita klasifikasikan berdasarkan warna Yang menandakan apakah suatu obyek itu bangunan, perairan, tanaman, dan sejenisnya. Klasifikasi Yang Sering digunakan n basiese afwagtend leer dimana sistem Mencari die gebruiker kesamaan Antara Satu kelas dengan kelas Ander. Postingan kali ini bermaksud mempraktekan bagaimana cara membuat klasifikasi dengan sagteware IDRISI. Teller aan itu siapkan terlebih dahulu Citra satelit hellip Dalam Dunia GIS kita mengenal Tiga tipe data: raster, vektor, dan atribut. Penjelasan gampangnya n basiese restor menggambarkan beeld Yang berupa piksel, vektor menggambarkan koordinat titik, Garis, dan poligon, Serta atribut Yang berupa tabel (seperti pada sistem basis data). So hier een Akan dicoba konversi data raster as vektor dari ArcGIS ke IDRISI. Buka ArcGIS beserta data hellip teller aan pemula Yang ingin mempelajari pengolahan Citra Gambar dari satelit sepertinya butuh Usaha Ekstra apalagi Yang agtergrond-nya Buka dari jurusan Afstandswaarneming amp Geografiese Inligtingstelsel (RSGIS) sebagai hou voorsien Saya die gebruiker Yang Resef lama berkecimpung di ilmu Komputer banyak menghadapi kesulitan - kesulitan Ketika harus mengolah inligting oor Yang berasal dari Gespecialiseerd ini. Banyak term-term Yang harus dipahami hellip Kita mengenal peramalan berdasarkan tydreeksdata dengan menggunakan regresi SAAT di bangku sekolah dahulu. Ternyata peramalan bisa juga dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Peramalan dengan JST memiliki keunggulan Karena kemampuan JST yang sangat Baik punte menangani data nie-lineêre. Ditambah lagi, JST mampu disisipkan dengan data pendamping selain data tydreekse Yang dikenal dengan hellip mungkin banyak Yang plaas Nog geen Leer bahwa satelit Landsat buatan VSA (SAAT ini Uitnodiging generasi ke-8) yang beleggingen ratusan Juta dollar ternyata gratis teller aan memperoleh hasil foto-Nya. Bukan hanya data Laaste toevoegings, Situs Resmi teller aan mengunduhnya woordspeling menyediakan data MVSA lampau. Berikut ini Saya mencoba mengunduh Citra satelit kota Bekasi Bulan Oktober 2000, tepatnya tanggal 8 Yang hellip Blogroll latihan Vrae bewegende gemiddelde, Metode MINSTE SQUARE webwerf my man Rahmadya Trias Handayanto Citra satelit dapat kita klasifikasikan berdasarkan warna Yang menandakan apakah suatu obyek itu bangunan, perairan , tanaman, dan sejenisnya. Klasifikasi Yang Sering digunakan n basiese afwagtend leer dimana sistem Mencari die gebruiker kesamaan Antara Satu kelas dengan kelas Ander. Postingan kali ini bermaksud mempraktekan bagaimana cara membuat klasifikasi dengan sagteware IDRISI. Teller aan itu siapkan terlebih dahulu Citra satelit hellip Dalam Dunia GIS kita mengenal Tiga tipe data: raster, vektor, dan atribut. Penjelasan gampangnya n basiese restor menggambarkan beeld Yang berupa piksel, vektor menggambarkan koordinat titik, Garis, dan poligon, Serta atribut Yang berupa tabel (seperti pada sistem basis data). So hier een Akan dicoba konversi data raster as vektor dari ArcGIS ke IDRISI. Buka ArcGIS beserta data hellip teller aan pemula Yang ingin mempelajari pengolahan Citra Gambar dari satelit sepertinya butuh Usaha Ekstra apalagi Yang agtergrond-nya Buka dari jurusan Afstandswaarneming amp Geografiese Inligtingstelsel (RSGIS) sebagai hou voorsien Saya die gebruiker Yang Resef lama berkecimpung di ilmu Komputer banyak menghadapi kesulitan - kesulitan Ketika harus mengolah inligting oor Yang berasal dari Gespecialiseerd ini. Banyak term-term Yang harus dipahami hellip Kita mengenal peramalan berdasarkan tydreeksdata dengan menggunakan regresi SAAT di bangku sekolah dahulu. Ternyata peramalan bisa juga dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Peramalan dengan JST memiliki keunggulan Karena kemampuan JST yang sangat Baik punte menangani data nie-lineêre. Ditambah lagi, JST mampu disisipkan dengan data pendamping selain data tydreekse Yang dikenal dengan hellip mungkin banyak Yang plaas Nog geen Leer bahwa satelit Landsat buatan VSA (SAAT ini Uitnodiging generasi ke-8) yang beleggingen ratusan Juta dollar ternyata gratis teller aan memperoleh hasil foto-Nya. Bukan hanya data Laaste toevoegings, Situs Resmi teller aan mengunduhnya woordspeling menyediakan data MVSA lampau. Berikut ini Saya mencoba mengunduh Citra satelit kota Bekasi Bulan Oktober 2000, tepatnya tanggal 8 Yang hellip Blogroll
No comments:
Post a Comment