28
Pada dasarnya besar bobot
yang diberikan kepada data
terakhir akan tergantung
kepada
panjang
periode
yang
ditetapkan.
Semakin panjang
periode
yang
ditetapkan,
maka
makin
besar
pula
pembobotan
yang
diberikan
kepada
data
yang terbaru.
Secara metematis, WMA disusun berdasarkan formulasi di bawah ini :
(nXn)
+
((n - 1)(Xn - 1))
+
((n - ²)(Xn - 2))
+
..... +
((n - k
)(Xn - k
))
n
+
(n - 1)
+
(n - ²)
+
..... +
(n - k
)
WMA =
Sn
di mana:
n
=
periode yang dipilih
k
=
n-(n-1)
Xn = data ke-n
Melihat
formulasi di atas dapat diketahui bagaimana panjang periode
menentukan bobot yang diberikan pada data yang terbaru.
c. Exponential Moving Average (EMA)
Exponential
moving average
merupakan
salah
satu
tipe
dari
moving average.
Di dalam simple moving
average,
data
memiliki bobot
yang sama dalam
komputasi rata-ratanya. Dan
juga, nilai data yang paling lama dikeluarkan dari
moving average dan
nilai
data
yang
baru
ditambahkan
ke
dalam
komputasi.
Sedangkan di dalam exponential moving average,
data tidak pernah dikeluarkan
tetapi hanya memiliki dampak yang sangat kecil di dalam moving average.
Exponential
Moving
Average
(EMA)
adalah
bentuk
lain
dari
penyempurnaan
SMA
yang
diciptakan
untuk
mengeliminir
kelemahan
SMA,
yaitu
 |