content:
Gimana rasanya beberapa bulan harus bertahan di rumah aja? Bosan ya? Tenang nggak cuma kamu aja kok yang merasa jenuh selama di rumah aja. Pasti banyak juga yang merasakan hal yang sama. Walau begitu kamu harus tetap semangat menjalani hidup ya!
Setelah kurang lebih 3 bulan lamanya kita menjalani PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar) di beberapa wilayah di Indonesia, khususnya Jakarta dikarenakan global pandemi akibat adanya virus Covid-19 yang mewabah di seluruh penjuru dunia, sampai-sampai beberapa negara ada yang sempat kewalahan menghadapi wabah ini termasuk Indonesia, hingga faktor ekonomi pun ikut kacau karena harus terpaksa berhenti beroperasi selama PSBB diberlakukan.
Untuk memperbaiki keadaan yang kian memprihatinkan karena beberapa sektor industri harus terhenti, akhirnya awal Juni kemarin PSBB di Jakarta berakhir dan diberlakukan fase baru, yaitu fase "new normal".
Menurutku fase new normal adalah fase dimana keadaan belum benar-benar normal karena virus belum benar-benar berakhir, namun keadaan dibuat seakan sudah kembali normal demi membangkitkan ekonomi yang sempat terpuruk.
Saat ini industri di berbagai bidang sudah mulai beroperasi kembali dengan nuansa baru dan tetap mengikuti protokol kesehatan yang diberlakukan. Tempat-tempat wisata juga sudah mulai dibuka.
Tapi, meski banyak tempat sudah dibuka kembali di fase new normal kita harus tetap waspada untuk menghindari menyebarnya virus covid-19. Sebisa mungkin kita tetap hindari tempat ramai, contohnya kawasan wisata yang mungkin langsung diserbu oleh banyak orang karena merasa sudah sangat bosan selama 3 bulan full harus tetap di rumah aja.
Pada fase new normal ini, kamu juga tetap harus menjaga kesehatan, karena kita tidak tahu dimana virus itu bersembunyi, jangan sampai kita ceroboh karena keadaan sudah kembali seperti semula hingga akhirnya tertular atau menjadi carrier virus tersebut. Naudzubillah.
Karena kita sudah mulai kembali beraktivitas di luar rumah, kamu jangan lupa untuk selalu membawa perlengkapan sebagai pelindung diri ya. Kira-kira perlengkapan apa saja sih yang harus dibawa ketika beraktivitas di luar rumah selama fase new normal? Check it out:
1. Hand Sanitizer
Sumber gambar:tribunnews.com
Ini salah satu perlengkapan yang penting banget untuk kamu bawa ya. Karena hand sanitizer lebih praktis dipakasi dikeadaan saat kita tidak menemukan air untuk mencuci tangan. Tapi, kalau kamu mudah menemukan tempat cuci tangan, sebisa mungkin tetap cuci tangan saja ya, karena efeknya lebih bagus dari hanya sekadar memakai hand sanitizer. Tetap jaga kebersihan tangan ya gaess..
2. Masker
Sumber gambar:Suara.com
Masker juga paling nggak boleh ketinggalan banget, baik masker medis atau masker bahan yang non medis. Tetap gunakan masker kemana pun kamu pergi, sekali pun hanya pergi ke alfa depan rumah. Kalau pergi yang agak jauh dari rumah, misal ke kantor pastikan membawa masker cadangan juga ya dan untuk yang pakai masker sekali pakai pastikan untuk tidak membuang sampah maskernya sembarangan.
3. Peralatan Makan & Botol Minum
Kalau benda ini sih tidak hanya dibawa saat fase new normal saja, tapi usahakan kita selalu biasankan membawa peralatan makan dan botol minum sendiri untuk mengurangi sampah di bumi.
4. Semprotan Disinfektan
Untuk lebih menjaga kebersihan setelah memakai hand sanitizer atau cuci tangan, kamu juga bisa membersihkan benda di sekitar kamu yang biasa kamu pegang dengan menyemprotkan cairan disinfektan ini supaya virusnya mati sebelum hinggap di tubuh manusia.
5. Tisu Basah & Tisu Kering
Kamu juga perlu sedia tisu basah dan tisu kering nggak hanya saat fase new normal saja. Karena, kedua benda ini seringkali kita butuhkan diwaktu yang tak terduga. Apalagi kalau perginya sama anak kecil, pasti sangat dibutuhkan sekali. Eh tapi.. kalau masih fase new normal kalau bisa tahan dulu ya untuk bepergian dengan bayi, balita, atau anak kecil karena mereka masih sangat rentan.
6. Sabun Cair
Nah ini juga wajib kamu bawa selain hand sanitizer. Kenapa harus bawa sabun cair kalau sudah bawa hand sanitizer? Karena, cuci tangan dengan sabun itu lebih baik dibanding hanya menggunakan hand sanitizer. Mana tau pas kamu mau cuci tangan, di sana sedang tidak ada sabun cuci tangan. Jadi, jangan lupa dibawa ya kalau kamu mau bepergian.
7. Tas Belanja Lipat
Tas belanja atau semacam goodie bag sebenarnya sudah diwajibkan untuk membawanya sebelum adanya wabah covid-19 ini. Untuk mengurangi sampah plastik, maka setiap orang sudah diharuskan membawa kantong belanjanya sendiri. Tapi, masih banyak juga masyarakat yang anggap sepele sampah plastik yang sulit terurai, sampai akhirnya hanya segelintir masyarakat yang peduli untuk mengurangi sampah plastik. Nah karena saat ini keadaan sedang tidak baik-baik saja, alangkah baiknya kalau kamu bawa kantong belanja sendiri untuk mencegah tertularnya virus dan juga untuk membantu menjaga lingkungan dari sampah plastik.
8. Helm Pribadi
Untuk helm pribadi saat ini memang sudah wajib bawa bagi mereka yang menjadi penumpang ojek pangkalan maupun ojek online sebagai antisipasi mencegah penyebaran virus covid-19.
Saat kita sudah membawa perlengkapan tersebut, apakah kita sudah bisa mulai bersantai dan percaya diri kalau kita sudah pasti terhindar dari virus yang sedang mewabah?
Ohhh tentu tidak cabelita. Jangan menyombongkan diri, hanya karena kita sudah membawa perlengkapan kesehatan, lalu kita merasa menjadi orang yang paling sehat dan terbebas dari tertular virus. Tapi, semoga upaya yang sudah kita lakukan dapat mencegah kita dari tertularnya virus covid-19.
Selain kamu harus membawa perlengkapan yang tadi aku sebutkan di atas, pastikan keadaan tubuh kamu tetap dalam keadaan sehat wal afiat ya. Nggak demam, batuk, sakit tenggorokkan atau rasa sakit yang lainnya. Kalau kamu sedang kurang sehat tahan diri untuk keluar rumah dulu dan tetap di rumah aja.
Kamu nggak perlu khawatir dan bingung misal kamu sedang kurang sehat dan tidak bisa keluar rumah, kamu tetap bisa membeli obat dengan mudah tanpa harus keluar rumah.Cukup menggunakan satu aplikasi Halodoc kebutuhan obat untuk kesehatan kamu akan terpenuhi walau tetap #DiRumahAja. Cukup dengan melakukan pemesanan beli obat di aplikasi halodoc, pilih obat yang kamu butuhkan dan tunggu tetap di rumah aja, obat yang kamu pesan akan segera sampai ke rumahmu. Semudah itu gaess!
Halaman awal aplikasi Halodoc
Tak hanya memudahkan kita untuk membeli obat saja, melalui aplikasi halodoc kamu juga bisa chat langsung dengan dokter yang sesuai dengan kebutuhan kamu, mulai dari dokter umum, sampai dengan dokter berbagai spesialis. Kamu juga bisa membuat janji dengan dokter di rumah sakit yang kamu pilih. Lebih serunya lagi, di aplikasi halodoc juga ada berbagai artikel yang bisa dibaca free mengenai berbagai info kesehatan. Mulai dari kesehatan mental, diet, kecantikan, makanan sehat sampai dengan pertumbuhan balita. Sehingga kita mudah mendapatkan informasi yang kita butuhkan.
Buat kamu yang sangat peduli dengan kesehatan diri dan ingin meyakinkan bahwa diri kamu sehat dan negatif virus covid-19, aplikasi Halodoc juga menyediakan layanan rapid test Jakarta. Kamu bisa membuat janji dengan mudah secara online dengan rumah sakit yang kamu pilih. Harganya bervariatif mulai dari 295.000 rupiah dan bisa kamu pilih sesuai dengan budget dan kebutuhanmu.
Rapid tes Jakarta
Semua sudah serba mudah, tinggal kitanya tetap menjaga kesehatan diri dan mari sama-sama kita bekerjasama untuk memutus mata rantai penyebaran virus covid-19 di bumi pertiwi. Semoga keadaan segera membaik dan kita selalu diberi kesehatan, baik kesehatan fisik maupun kesehatan mental.
Salam,
Anak bungsu!
Bulatkan tekad untuk menyelesaikan apa yang sudah dimulai
Minggu, Juni 14, 2020
Haii Pembaca…
Udah lama banget nih aku nggak update tulisan huhu maafkan yaa. Beberapa bulan belakang aku masih disibukkan dengan penyelesaian tugas akhir kuliahku dan juga persiapan pernikahan. Alhamdulillah masih di sekitaran awal tahun 2020 ini aku sudah resmi menjadi seorang istri dan pastinya aku juga sudah menyelesaiakan study sarjana Akuntansi, walaupun cukup telat sih lulusnya, tapi Alhamdulillah bisa diselesaikan dengan baik :D
Aku sih sempet nggak nyangka ya bakal menikah tahun ini, karena plan awal aku setelah lulus aku mau mencoba jadi anak rantau dulu dengan melamar kerja di luar wilayah Jabodetabek. Qadarullah sepertinya Allah belum mengizinkan aku untuk merantau sendirian, makanya langsung dikirimin pangeran yang berani untuk langsung datang dengan maksud baik dan langsung berani menikahiku hihi
Oiya tadinya di tulisan ini aku mau bercerita tentang bagaimana pertemuan aku dengan suami, tapi kayaknya aku skip dulu deh untuk tulisan berikutnya. Kali ini biarkan aku bercerita tentang bagaimana aku bisa menyelesaikan pendidikan sarjana.
By the way, buat kamu yang sedang berjuang menyelesaikan skripsi tapi sudah terlewat dari semester 8, jangan menyerah atau putus asa ya, tetap semangat! Buat kamu juga yang sudah di pertengahan kuliah dan merasa bahwa jurusuan yang kamu ambil ternyata tidak sesuai dengan minat kamu, kamu juga jangan menyerah dan berhenti, harus tetap lanjutkan dan tetap semangat!
Aku bisa bilang seperti itu, karena aku juga pernah merasakan dan berada di fase yang sama dengan kamu. Sempat sedih dan rasanya hampir depresi. Dulu pertengahan tahun 2014 aku memutuskan untuk kuliah di salah satu kampus swasta di daerah Tangerang Selatan. Aku mendaftar dengan mengambil jurusan akuntansi, tahap demi tahap aku lalui, tesnya pun aku ikuti. Jurusan Akuntansi itu aku pilih sendiri tanpa paksaan dari siapa pun termasuk orang tua.
Di semester sekitaran semester awal 1-2 aku masih menjalaninya dengan sangat enjoy tanpa beban, tapii memasuki semester 3 dan seterusnya jurusan kuliah yang aku pilih rasanya menjadi beban yang rasanya ingin aku tinggalkan. Aku seringkali bilang dengan temanku bahwa aku rasanya salah ambil jurusan. Sempat ingin berhenti atau pindah jurusan, tapi ternyata tidak bisa :(
Meski terasa beban, tapi aku termasuk mahasiswa yang baik dan takut untuk membolos walaupun pernah sih akhirnya membolos karena termakan bujuk rayu kawanku wkwk >.<
Karena aku merasa kuliahku adalah beban dan rasanya sulit untuk dilalui, aku pun tidak lulus tepat waktu. Aku lulus saat sudah memasuki semester 10. Itu pun buru-buru aku selesaikan karena aku sudah bosan untuk bayaran dan nggak mau kalo harus bayar bimbingan lagi.
Tapi, lama-kelamaan pikiranku untuk segera lulus bukan hanya karena itu sih. Terus baca yaa.. nanti kamu akan tahu gimana aku semangat lagi untuk menyelesaikan kuliahku.
Di sekitar semester 6-7 aku termasuk mahasiswa yang santai, disaat teman-temanku sudah pada sibuk mempersiapkan proposal skripsi, aku masih saja bermain dan bersantai seperti tak ada kewajiban yang harus aku selesaikan. Memasuki semester 8, saat aku mendengar ada beberapa temanku yang sudah mau selesai kuliahnya, sudah ada yang sibuk dengan penelitian, aku masih belum juga mengerjakan proposal skripsi karena bingung banget harus gimana ngerjainnya. Tapi, Alhamdulillah aku dikelilingi oleh teman-teman yang support aku untuk segera menyelesaikan proposal walau masih bingung gimana-gimananya yang penting sempro dulu dan mulai lanjut kerjakan skripsi. Sampai akhirnya proposalku selesai dan lanjut mengerjakan skripsi yang sesungguhnya.
Saat sudah memasuki mengerjakan skripsi, aku juga masih santai bahkan sempat nggak dikerjakan beberapa bulan karena stuck dan selalu saja capek ketika pulang kerja menjadi alasan untuk tidak lanjut mengerjakan skripsi. Pastinya aku tidak terus-terusan bersantai seperti itu. Aku tambah bersemangat menyelesaikan skripsi saat skripsi aku sudah di acc untuk melakukan penelitian.
Waktu itu aku mengambil penelitian primer dengan mendatangi responden untuk mengisi kuesioner yang aku bagikan. Karena aku harus langsung mendatangi responden ke berbagai wilayah di DKI Jakarta, maka selama penelitian aku banyak melakukan perjalanan. Nah dalam setiap perjalanan itu lah aku selalu banyak terfikir dan menanyakan pada diri kenapa aku jadi tidak terlalu bersemangat menyelesaikan kuliahku? Padahal dulu kuliah adalah keinginanku sendiri, jurusan yang aku ambil pun atas keputusan sendiri. Sampai akhirnya ku hitung-hitung biaya yang sudah aku keluarkan untuk membayar kuliah ternyata cukup banyak menurutku, ibuku juga sudah ingin melihat anaknya menggunakan toga, banyak juga perjuangan ibuku atas pendidikanku, lantas sekarang apa yang tiba-tiba membuat aku menjadi malas menyelesaikan kuliahku?
Pikiran-pikiran seperti itu yang membuat aku jadi menyemangati diri sendiri, bahwa apa yang sudah aku mulai, harus siap untuk aku selesaikan. Aku pun harus tau diri, bahwa di setiap perjalanan hidupku, ada perjuangan dan doa ibu yang tiada putus.
Kenapa aku hanya menyebut ibu? Karena, orang tuaku sudah berpisah sejak aku masih duduk di bangku putih biru. Sejak saat itu aku hanya tinggal dengan ibu dan ibu lah yang selalu berjuang untuk pendidikan anak-anaknya. Walaupun aku tumbuh dengan kurangnya kasih sayang seorang ayah, tapi aku tetap bisa mensyukuri hidup yang aku jalani.
Alhamdulillah tepat tanggal 22 September 2019 aku resmi wisuda dan mendapat gelar sarjana akuntansi. Senang, karena ibu masih bisa mendampingi aku saat wisuda dalam keadaan sehat wal afiat.
My lovely mom ❤
Jadi, untuk kamu yang sedang ada kendala dalam perkuliahan, jangan pernah kamu putus asa dan menyerah ya. Terus perjuangkan apa yang sudah kamu mulai. Sedikit bersantai boleh saja, tapi jangan terlalu larut ya. Ingat kamu masih punya kewajiban yang harus kamu selesaikan. Lulus itu tidak harus tepat waktu, tapi di waktu yang tepat dan tidak lulus tepat waktu bukan merupakan aib yang harus kamu takuti. Yakin deh, setiap masalah dalam hidup akan selalu bisa kamu lalui dan selesaikan. Semangat!
Salam,
Anak bungsu!
Newer
Stories
Older
Stories
Tentang Saya
a woman who loves write and traveling. I also loves telling story with everyone about my experience. But i'm a moody woman.
Populer
Review Ayudya Lulur Pengantin Mutiara Scrub
Film Arwah, Tumbal & Nyai Melestarikan Transportasi Kearifan Lokal
Hidup CERDIK Dengan Tubuh Kuat, Jantung Sehat!
Gasing Tengkorak, Permainan ilmu Hitam Dari Tanah Minang
Ekspektasi Yang Tak Terwujud
Komunitas
Blog Archive
▼ 2020 (7)
► September (1)
▼ Juni (2)
Harus Tetap Patuhi Protokol Kesehatan Saat Menjala...
Bulatkan tekad untuk menyelesaikan apa yang sudah ...
► Januari (4)
► 2019 (23)
► Desember (1)
► November (1)
► Oktober (1)
► September (2)
► Agustus (1)
► Juli (2)
► Juni (4)
► April (2)
► Maret (2)
► Februari (6)
► Januari (1)
► 2018 (39)
► Desember (5)
► November (6)
► Oktober (6)
► September (3)
► Agustus (3)
► Juni (3)
► Mei (1)
► April (5)
► Maret (3)
► Februari (2)
► Januari (2)
► 2017 (21)
► Desember (2)
► November (2)
► Oktober (1)
► September (1)
► Agustus (4)
► Juli (6)
► Juni (1)
► Mei (1)
► April (1)
► Maret (2)
► 2016 (3)
► Desember (2)
► November (1)
Facebook Page
Labels
#HijupxMarcksVenus #VenusCantikSehat #VenusCosmeticbyKimiaFarma #VenusRamadhanCantik baju branded murah beauty Ceritalivina CIMB Niaga Syariah factory outlet jakarta Fashion featured food Frisian Flag Indonesia lifestyle mangga dua square other review riview travel

label: de


content:
Sebelas tahun lalu, tepat aku melakukan perjalanan ke pedalaman Baduy. Tiba-tiba saja malam ini aku kangen mengenang betapa subtilnya pengalaman rohani yang aku dapati. Sore tadi aku terlibat pembicaraan santai yang serius bersama Ragil seorang sarjana Filsafat UGM yang kini tengah asyik dengan kafe Philokopie buatannya di Jakal km 5.5. Obrolan ringan di kafe itu tak terasa tiga jam lamanya hingga aku tak terasa menghabiskan dua cangkir ground kopi Toraja. Ragil yang alumni MAN Wonosobo tempat dimana dulu pernah aku mengabdi menjadi guru tengah diserang badai 'serotonin' atas apa yang akhir-akhir ini sedang dialami dalam hidupnya. Empat tahun lebih belajar filsafat di UGM rasanya menjadi nadir ketika sebuah peristiwa kecil mengaduk-aduk ruang simulakra di kepalanya. Itu adalah sebuah peristiwa sederhana. Tetapi tak cukup satu rak buku filsafat mampu menjelaskan apa yang sebenarnya tengah terjadi.
Ya,... perisitiwa sederhana yang kadang menjadi titik balik kehidupan seseorang. Seperti sederhananya perjalananku ke pedalaman Baduy tahun 2002 lalu dan berdampak besar pada kehidupanku sampai saat ini. Tak mudah aku menuliskannya apa yang kurasakan saat itu di blog yang terbatas ini. Harus menyalin ulang buku harian yang kutulis waktu itu. Untunglah ketika browsing-browsing menemukan tulisan ini yang ketika kubaca nyaris serupa dengan pengalaman yang aku alami ketika pertama menginjakkan kaki di Baduy. Padahal tulisan di bawah ini kisahnya terjadi 54 tahun lalu! hm....
Kata kunci yang ada dalam kepalaku saat masuk ke kamarnya mbah Google adalah perjalanan ziarah ke Badui. Dan yang kudapat adalah artikel ini berjudul : Baduy – Sebuah Perjalanan Batin Ke Suku Kuno tahun 1959. Sebuah kontemplasi yang serupa kurasa. Bahkan artikel ini ditulis Pebruari 2010 (kini aku menulis Pebruari 2013) dan perjalanan aslinya terjadi Januari 1959 (sementara perjalananku Januari 2002). Ragil pasti akan tertawa seraya berkata tidak percaya dengan yang namanya 'kebetulan', 'sign' atau apalah... bagiku ini adalah sebuah COSMIC CONSCIOUS....
__________________________________________________________
Baduy – Sebuah Perjalanan Batin Ke Suku Kuno tahun 1959 (http://artshangkala.wordpress.com)
Oleh : Suria Saputra.
Keterangan :
Ini merupakan cuplikan dari buku yang berjudul BADUY tahun 1959 oleh Suria Saputra, yang merupakan hasil perjalanannya ke Suku Kuno Baduy (Kanekes). Buku ini terdapat dalam Perpustakaan Prof. Dr. Doddy A. Tisna Amidjaja (yang telah disalin kembali dalam bentuk EYD oleh para pengurusnya di tahun 1995).
Foto-foto di sini adalah hasil foto sesepuh Sunda, yaitu Ali Sastramidjaja. Dalam perjalanan lahir batinnya di tempat yang sama, Kanekes (Baduy) di tahun 1979.
* * * * * * * * * * * * * * * * * * *
* * * * * * * * * * * * *
BADUY
Baduy Luar
Pada 5 hari bulan April 1950, cita‑cita saya untuk pergi ke Baduy baru dapat dilaksanakan.
Sebelum berangkat, kami cari dulu keterangan tentang tempat dan orang yang akan kami kunjungi dengan memajukan pertanyaan‑ pertanyaan kepada orang‑orang yang pernah pergi berziarah ke Baduy. Mereka kebanyakan adalah petani‑petani dan pedagang‑pedagang yang ingin maju dalam masing‑masing perusahaannya. Dan ada pula yang datang di Baduy untuk minta obat bagi keluarganya yang sakit, karena obat dokter tak dapat menolongnya. Maksud kedatangan mereka itu sepanjang katanya, ada yang berhasil, ada yang tidak.
Mereka yang datang ke sana dengan sesuatu maksud untuk memperbaiki nasibnya, sepanjang katanya tidak boleh bermalam disana, setelah mendapat jawaban yang diinginkannya, waktu itu juga ia harus berangkat pulang, tidak boleh menoleh ke belakang.
Setelah keterangan‑keterangan dikira cukup untuk bekal pertemuan pertama kami peroleh, barulah kami berangkat, ialah: Saya sendiri, Pak Atmawidjaja ‑ Kepala Sekolah Rakyat di kota Bogor, dan seorang wanita Ibu Arum Suwita. Ibu Arum ini adalah seorang wanita yang kuat berjalan kaki dan banyak pengalamannya, jauh perjalanannya. Demak, Madura, Tengger, Kalimantan, Ngampel dan tempat-tempat yang beriwayat lainnya telah dikunjunginya. Dan telah berkali-kali pula Ibu Arum ini pergi ke Baduy. (Untuk melanjutkan klik permalink)
*
Permalink | 0 komentar | Link ke posting ini
Newer Posts Older Posts Home
Subscribe to: Posts (Atom)
My
BLOG TIK/KTI click di sini
Moment in time...
i . n . f . o
* UPLOAD TUGAS PPT KELAS XII
CLICK HERE
* TUGAS AKHIR KTI KELAS X IIS
CLICK HERE
Quotes...
Wishman says...
Sosialita....
please your comment...
Road
Insight...
About Me
goe'st
Jogjakarta, DIY, Indonesia
Akrab disapa Mr. Love, adalah guru TIK di MAN Yogyakarta 1. Suka filsafat, sains, seni dan budaya.Sebagai guru lebih suka dianggap sahabat bagi murid-muridnya. Visinya adalah membangkitkan rasa mahabbah yang dalam pada sesama dan pada semesta. Anak gunung yang menguasai teknologi hi-tech ini lebih mengedepankan pendidikan kedewasaan berpikir dan bertindak pada peserta didiknya.

content-type: text/plain

warc-type: conversion

warc-identified-content-language: ind,eng

label: id

annotation: short_sentences header footer

label: en


content:
Bagi sebagian orang mencari pekerjaan memang terasa sangat sulit. Disamping lowongan pekerjaan yang terbatas dan tidak sebanding dengan jumlah tenaga kerja yang tersedia, sulitnya mencari pekerjaan juga bisa dilatarbelakangi karena minimnya informasi mengenai lowongan pekerjaan. Apalagi untuk mahasiswa yang memiliki … Baca Lebih Lanjut
Annisa Purbandari, DEALOKA, Experience, Inspirator, Job, Lowongan, Mahasiswa, Part Time, Student, Student Job, Student Job Indonesia, UI, Universitas Indonesina


content:
dublinhotelsbook.com – Melco Resorts and Entertainment sudah berada dalam sedikit kesulitan keuangan, dan keadaan semakin memburuk semakin lama dipaksa untuk menutup kasino. Makau telah memungkinkan perjudian untuk dilanjutkan, tetapi penutupan perbatasan yang terus berlanjut, yang baru saja sekarang mulai melco-dipaksa-untuk-menunggu-sampai-Juli-untuk-memulai kembali-cyprus-casino-ops-minlifted, telah menjauhkan pelanggan. Di Siprus, di mana Melco memiliki beberapa properti, Melco sekarang hanya dapat menonton ketika bisnis lain memulai aktivitas komersial mereka. Sementara pemerintah negara itu telah memutuskan untuk mengizinkan beberapa upaya ekonomi untuk mendapatkan engkol pada hari ini, ini tidak termasuk kasino dan bioskop. Segmen-segmen ini masih terkunci, dan kemungkinan besar tidak akan dapat melanjutkan operasi sampai pertengahan Juli. Semoga itu tidak akan terlambat bagi Melco.
Siprus akan dapat turun ke jalan, secara terbatas, mulai hari ini. Kemerdekaan lebih lanjut akan diberikan pada 21 Mei, selama negara itu tidak menyaksikan kekambuhan virus korona. Perusahaan-perusahaan konstruksi dan pengecer – tetapi bukan mal-mal – sekarang dapat memulai kembali aktivitas mereka, dengan mal-mal tersebut bergabung dengan bandara dan hotel di fase peluncuran berikutnya. Itu saat ini dijadwalkan berlangsung pada 9 Juni.
Dalam kemitraan bersama dengan Cyprus Phassouri (Zakaki) Ltd., Melco menjalankan merek C2 (Cyprus Casinos) melalui ICR Cyprus Holdings Ltd. Sekarang ada empat kasino satelit yang beroperasi di bawah merek di Siprus, serta kasino sementara di Limassol. Kelima tempat itu membuat lantai permainan mereka menjadi gelap pada 16 Maret karena apa yang akan terjadi hanya sebulan sebelum pemerintah memperpanjang penguncian sampai akhir April.
Sekarang Melco tidak akan dapat memulai hingga pertengahan Juli, lebih banyak pertanyaan mungkin muncul mengenai stabilitas keuangan perusahaan. Perusahaan baru saja menjual sahamnya di Crown Resorts, mengambil kerugian besar dalam prosesnya. Setelah membeli hanya di bawah 10% dari perusahaan kurang dari setahun yang lalu di $ 8,50 per saham, Melco menjual sahamnya minggu lalu ke The Blackstone Group dengan harga $ 5,31 per saham. Pada saat yang sama, beberapa eksekutif utama telah mengosongkan posisi mereka, dan ketua dan CEO Melco Lawrence Ho telah setuju untuk bekerja secara gratis sampai akhir tahun.
Dengan sedikit keberuntungan penjudi, Melco tidak akan harus menderita lebih lama. Jika Siprus bersedia mengikuti batasan pemerintah dan COVID-19 terus menghilang, perintah penutupan bisa dicabut lebih cepat. Namun, jika mereka memilih untuk mengabaikan perintah dan virus menemukan kekuatan baru, setiap perintah penutupan dapat diperpanjang, yang akan terbukti menjadi masalah besar bagi Melco.
Sumber : calvinayre.com
Read More
Inside Indonesia
https://www.youtube.com/watch?v=mcv9Cankrmk
Maldives Travel Guide
https://www.youtube.com/watch?v=S6hFzh7liDQ
Recent Posts
Melco terpaksa menunggu hingga Juli untuk memulai kembali operasi kasino Siprus
Archives
June 2020
Hal pertama yang membuat agen situs sbobet Indonesia yang handal adalah rating dari sebuah web casino online. Saat ini banyak situs yang menyediakan kepada pelanggan untuk memberikan peringkat di situs Web mereka. Karena jika website tersebut memiliki peringkat yang baik, dan kedua calon pelanggan otomatis berpikir website Anda adalah website yang terpercaya dan tingkat keamanan yang tinggi.


content: Jika berbicara soal Pantai Sarwana, mungkin belum begitu banyak orang yang tahu tentang pantai yang ada wilayah Lebak Banten ini. Namun jangan salah, pesona yang dimilikinya tak kalah lho dengan destinasi yang lainnya. Nah, ini nih beberapa alasan mengapa kamu harus memasukan pantai Sawarna dalam daftar tempat liburan seru yang harus dikunjungi. Alamnya Masih Begitu […]


content:
Ya, SEO dan SEM sering sekali disandingkan rapi, padahal keduanya memiliki maksud yang berbeda. Dengan mengenal kedua istilah ini, Dikau tentu dapat memilih trik mana yang paling sesuai untuk memasarkan bisnis Anda.
Bila kamu menghentikan langganan berbayar, maka strategi SEM pun hilang. Karena berbayar, SEM sudah menjamin jika peringkat website akan ternama dengan cepat dan mudah dibandingkan dengan SEO. SEO perlu beberapa usaha & waktu untuk melihat web – web di peringkat atas dan hasilnya pun bisa merembet naik atau menurun peringkatnya seiring dengan berjalannya ruang tergantung beberapa faktor. Technical SEO atau SEO teknis ini mengacu pada prosedur mengoptimalkan website milikmu untuk tahap perayapan dan pengindeksan. Dengan SEO teknis, awak bisa memastikan bahwa jentera pencari dapat merayapi serta mengindeks website milikmu tanpa ada masalah.
Search Engine Marketingatau SEM memiliki fungsi dasar yang sama secara SEO. SEM juga buat bisa membuat website / blog berada di tertinggi search engine, hanya sekadar cara yang digunakan berbeda. Cari tahu terlebih dulu kata kunci pencarian nun mereka lakukan, menggunakan SEO dan SEM atau sekiranya menggunakan keduanya dan gimana pembayaran yang mereka gunakan untuk mengarahkan traffic ke website mereka. Ketika melakukan hal ini, kamu dapat melihat cela untuk medapati cara dan membuat tata agar bisa bersaing di pencarian berbayar dan organik. Website yang menggunakan PPC atau SEM masih dapat mendapatkan traffic yang bertarget dari search engine namun pemilik website harus membayar.
Selain itu, memang ada banyak situasi atau kasus di mana PPC lebih masuk akal dibandingkan dengan SEO. Untuk contohnya, jika Anda pertama pertama kali meluncurkan website serta Anda ingin segera menumbuhkan visibilitasnya untuk pengguna dunia maya di luar sana, ya logikanya lebih baik memproduksi kampanye PPC yang kian cepat dan efektif.
SEO bekerja dengan tips menampilkan konten atau vokal yang sesuai dengan kata kunci yang disebutkan pada mesin pencari. Sebagai contoh, jikalau calon pembeli mencari substansi yang dia butuhkan dengan keyword “produk cat terbaik” maka calon pembeli umumnya akan mengklik atau memilih2x konten yang berada pada posisi teratas untuk dibaca. Kelebihan SEO adalah saat melakukan optimasi, Anda tidak mengeluarkan biaya atau bebas kecuali menggunakan penyedia usaha SEO. Tetapi kekurangannya, terdapat banyak saingan untuk bisa mencapai halaman utama dari search engine.
Karena kampanye ini membutuhkan waktu sedikit dari aktivitas SEO. Untuk memaksimalkan SEO serta SEM, Anda perlu memakai website yang mumpuni. Rekomendasi dari kami silahkan menggunakan layanan VPS Murah dari Qwords. com untuk keperluan bisnis Anda. Cukup beserta biaya 135. 000/bulan Kamu sudah bisa menikmati fasilitas VPS SSD dengan fungsi 10GB dengan RAM 1GB. Tunggu apalagi buat website – website terbaikmu sekarang juga.
Tags: agencja
Related Posts:
Sem Vs Seo
Pengertian Seo, Sem, Smo, Smm Dalam jagat website - Website
Seo, Sem, serta Internet Marketing
Mau tau Beda Sem, Seo, Ppc Dan Smo?
Leave a reply Cancel reply
Comment
You may use these HTML tags and attributes:   <acronym title="">
      <q cite=""> <s>

label: pl


content:
Mesin es krim taylor seperti yang kita sudah tahu bahwa mesin es krim berkualitas sangat tinggi. Karena terbukti dari hasil es krimnya yang sangat lengket dan tidak mudah jatuh. Keuntungan dari mesin ini adalah dapat membuat kerucut es krim yang tidak mudah jatuh ketika kerucut es krim terbalik.
Membuat es krim bisa dibilang bukan kasus yang sulit dan menyusahkan, dengan bahan-bahan yang mudah didapat dan teknik pembuatan sederhana sehingga Anda bisa membuat es krim sendiri di rumah.
Tapi tahukah Anda membuat es krim dengan kelas restoran dan toko es krim sangat sulit? Ya itu benar. Jika Anda ingin membuat es krim buatan sendiri, itu sangat mudah dilakukan, tetapi untuk restoran es krim kelas, hasil yang disajikan harus sempurna!.
Untuk membuat es krim yang sempurna bukanlah pekerjaan yang mudah, hal pertama yang perlu diperhatikan adalah beberapa komponen pendukung yang harus Anda miliki, sebut saja mesin es krim.
mesin es krim bisa menjadi salah satu masalah paling awal yang akan Anda hadapi, sebenarnya membuat es krim rumah hanya bergantung pada teknik pencampuran, tetapi di kelas restoran membutuhkan mesin yang mampu mengolah bahan-bahan agar lebih enak, lebih lembut dan sempurna dalam hal rasa.
Nah salah satu jenis mesin es krim yang paling terkenal saat ini adalah mesin es krim taylor, mesin soft ice cream, ini tergantung pada seri dan pembuatnya, yang juga memiliki kisaran murah 16-30 juta.
Dari sisi harga terlihat cukup mahal tetapi dari segi fungsi mesin ini sangat andal. Beberapa kelebihan dari mesin es krim taylor dibandingkan dengan mesin lain, dan kami telah membuktikannya sendiri.
Hasil Ice sangat lembut dan pulen sangat cocok di lidah konsumen, tidak mengkristal atau lunak seperti mesin merek Cina.
Hemat lebih banyak pada bahan-bahan karena es terbentuk dengan sempurna lunak dan telah terbukti.
Konsumsi listrik kecil dengan daya lebih besar dibandingkan merek lain dengan kapasitas yang sama.
Merek ini dipercaya oleh makanan cepat saji besar (KFC, McD, AW dll.).
Dapat membuat Yogurt.
Mesin yang salah dan umur panjang.
Harga jual kembali masih tinggi.
Sekarang, dapat dilihat bahwa mesin es krim taylor sangat dapat diandalkan karena memiliki banyak manfaat dan kegunaan.
Di mana Anda bisa mendapatkan mesin es krim ini? Beberapa toko mesin di ibukota menawarkannya dengan harga yang relatif rendah, tetapi jika Anda tinggal di luar ibukota, solusi terbaik adalah membelinya secara online.
Tertarik memiliki mesin es krim taylor?
Demikianlah pembahasan tentang mesin es krim taylor yang dapat membuat es krim dengan kualitas terbaik. Es krim tidak mudah meleleh dan ketika terbalik es krim tidak jatuh. Semoga bermanfaat dan menambah ilmu.


content:
Lirik cepat dengan nada yang dinamis adalah bagian dari musik rap. Nah, kalai kita berbicara mengenai rap, akan tidak akan lengkap tanpa menghadirkan sosok Rapper Legendaris Eminem. Marshall Matters III adalah nama asli dari rapper Eminem dan Slim Shady yang lahir pada tahun 1972 bulan Oktober tanggal 17.
Eminem itu sendiri merangkap juga sebagai produser rekaman dan pembuat lagu. Kesuksesan lagu lagu ciptaan nya seperti “Without Me”, “My Name Is” dan “Stan” ft. Dido adalah 3 lagu yang populer dan meledak di Billboard Amerika pada tahun 2000-an. Dia juga memiliki salah satu situs judi slot online yang ia bangun sewaktu masih dalam proses kesuksesan nya.
Cerita Singkat Mengenai Eminem
Kehadiran Eminem di dunia rap ini menjadi sangat kontroversial dikarenakan hanya dia rapper kulit putih yang masuk dalam dunia rap pada tahun 1995. Jelas, ini tidak diterima oleh sebagian orang kulit hitam yang menganggap bahwa musik rap itu hanya untuk orang kulit hitam saja. Dan disinilah hidupnya mulai kisruh dengan berbagai penyanyi rapper kulit hitam lain nya.
Sebenarnya bukan karena kesalahan, melainkan etnis kaum kulit hitam tidak suka kalau budaya rap ini digunakan oleh orang kulit putih. Namun, dengan sikap tak gentar, Eminem membalas satu persatu orang yang menghina dia lewat lagu yang disebut dengan “disstrack”. Dia pun memiliki beberapa orang yang tidak senang dengan karyanya seperti penyanyi Joe Budden, Lord Jamar, Gucci Mane, DJ Akademiks dan masih banyak lagi. Tapi, setiap dia membalas melalui disstrack tersebut mereka hanya terdiam.
Karya Album Eminem
Infinite (1996)
The Slim Shady LP (1999)
The Marshall Mathers LP (2000)
The Eminem Show (2002)
Encore (2004)
Relapse (2009)
Recovery (2010)
The Marshall Mathers LP 2 (2013)
Revival (2017)
Kamikaze (2018)
Music to Be Murdered By (2020)
Side Album
Devil’s Night (with D12) (2001)
D12 World (with D12) (2004)
Hell: The Sequel (with Bad Meets Evil) (2011)
Dan juga eminem merupakan salah satu penyanyi yang dikenal dengan lagu “Rap God” yang tercatat sebagai lagu dengan 1650 kata dalam waktu 5 menit. Ini lah yang membuat ia juga dikenal banyak orang sebagai penyanyi terpopuler tahun ini dengan karya album dan lagu lagu / musik cepatnya.
1:30 pm Didle Penyanyi
D12, Encore, Infinite, Kamikaze, Marshall Matters III, Slim Shady
Leave a comment
Blackpink, Girlband Grup K-pop Paling Terkenal Di Dunia!
Saat ini industri permusikan dunia mulai banyak memperlihatkan kemampuan para K-pop, salah satunya group girlband Blackpink naungan YG Entertainment. Sedikit penjelasan tentang Blackpink yang baru saja berdiri di tahun 2016. Saat ini ada banyak sekali lagu Blackpink yang masuk kedalam chart billboard Hot 100. Blackpink sendiri sudah terkenal dan bahkan 2 kali merilis lagu featuring bersama penyanyi hollywood seperti Dua Lipa pada lagu Kiss and Makeup. Dan yang paling terbaru adalah lagu Ice Cream yang sedang naik daun berkat featuring bersama Selena Gomez.
Rekor Blackpink
Blackpink tercatat memecahkan banyak rekor dalam waktu singkat, seperti 2 buah single hit milik mereka yang berjudul Ddu-Du Ddu-Du ditahun 2018 yang memegang rekor video K-pop paling banyak ditonton di youtube. Tidak hanya sampai situ saja, video musik Kill This Love 2019 dan How You Like That 2020 masuk kedalam video musik yang banyak dilihat dalam waktu 24 jam. Blackpink memiliki 3 video dengan penayangan lebih dari 1 milyar loh! Nah, kali ini kita akan membahas tentang biografi secara singkat dari para anggota Blackpink yang terkenal sebagai entertainer multi-talented ini:
Jennie Kim
Jennie Kim adalah Lead dari girlband Blackpink yang mengambil role sebagai penyanyi dan juga rapper. Gadis cantik kelahiran 16 Januari 1996 ini ternyata tinggal di New Zealand sejak usia 8 tahun dan baru kembali lagi ke Korea pada tahun 2010. Ia bergabung dengan Blackpink pada Agustus 2016 lalu dan sempat merilis lagu sendiri yang bejudul Solo ditahun 2018. Jennie memiliki kemampuan berbahasa Inggris dengan baik karena lama tinggal diluar negeri dan juga sempat ingin melanjutkan studi di USA yang terkenal akan perjudian legalnya dimana menjadi inspirasi dari sbobet daftar tepat sebelum ia memutuskan untuk melakukan audisi untuk girlband yang sedang dibuka oleh YG Entertainment.
Lisa Blackpink
Lisa atau Lalisa Manoban adalah seorang penyanyi sekaligus Lead Dancer dan Lead Rapper pada grup Blackpink. Gadis cantik ini bukanlah warga Korea, seperti nama belakang yang diambil dari tempat kelahirannya yaitu, Manoban, Buriram, Thailand pada 27 Maret 1997. Lisa adalah anak yang sangat periang dan terkenal memiliki tingkah lucu yang cukup konyol. Karena Lalisa adalah warga negara luar ia memiliki kemampuan multilingual atau dapat menggunakan banyak bahasa seperti bahasa Inggris, Korea, Jepang dan Mandarin yang sederhana dengan bahasa ibu nya yaitu bahasa Thailand.
Rosé
Roseanne Park atau yang biasa kita kenal sebagai Rosé adalah penyanyi dan dancer yang memiliki darah New Zealend serta Korea. Rosé yang sejak lahir ditanggal 11 Februari 1997 hingga usianya 16 tahun, berada di luar Korea tentunya memiliki kemampuan berbahasa Inggris yang mahir. Hingga akhirnya ditahun 2012 ia memutuskan untuk mengikuti audisi yang dibuka oleh YG Entertainment di Australia atas tawaran sang ayah. Rosé mendapat peringkat 1 diantara 700 orang yang ikut berpartisipasi saat itu. Akhirnya dalam kurun waktu 2 bulan ia keluar dari sekolah dan berpindah ke Korea.
Jisoo
Kim Ji-soo atau biasa disebut dengan Jisoo adalah anggota yang terlihat paling polos dan tidak berdosa. Padahal Jisoo adalah anggota tertua diantara ketiga anggota lainnya. Jisoo lahir pada 3 Januari 1995 dengan kemampuan bernyanyi dan juga acting yang mahir. Jisoo yang baru bergabung dengan Blackpink ditahun 2016 sejak ia memasuki audisi pada tahun 2011 dan berlanjut menjadi trainee. Gadis cantik dengan sifat kekanakan yang begitu menggemaskan ini memiliki fashion yang sangat bagus loh.


content:
Trading-system-in-ancient-greece Options-trading-for-dummies-amazon Pindah-rata-rata-sudut Perdagangan-strategi-dengan-etfs-bulanan-rotasi Stock-options-vocabulary Trading-system-su-opzioni
Pengantar ARIMA: model nonseasonal Persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA secara teori adalah kelas model paling umum untuk meramalkan deret waktu yang dapat dibuat dengan cara membedakan (jika perlu), mungkin Dalam hubungannya dengan transformasi nonlinier seperti logging atau deflating (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu adalah stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola reversi rata-rata yang cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last period8417s sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model smoothing eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseason yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama perbedaan dari perbedaan pertama. Yang merupakan analog diskrit dari derivatif kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Di sini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang dibedakan konstan, Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa persyaratan MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk seri waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya ada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa ditemui diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periode berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan bergantian tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model acak-berjalan-tanpa-undian akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) membedakan model autoregresif orde pertama: Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi- -yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang ke Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Sebuah model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa rangkaian waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model pemulusan eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, usia rata-rata data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa model konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) -tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR pada model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak perbedaan. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama-tama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk menyertakan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol-rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) dan bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan dalam slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya Umumnya dianjurkan untuk berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi hanyalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada baris-kolom sebelumnya dari kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan dalam sel di tempat lain pada spreadsheet. Spektrum True Range Spreadsheet 038 Tutorial Temukan bagaimana pedagang menggunakan rentang true rata-rata sebagai indikator stop-loss Dalam membeli strategi jual beli, dan pelajari bagaimana cara menghitungnya di Excel. Rentang stock8217s adalah selisih antara harga maksimum dan minimum pada satu hari, dan sering digunakan sebagai indikator volatilitas. Namun, perdagangan sering terhenti jika harga naik atau turun dalam jumlah besar setiap hari. Hal ini kadang diamati dalam perdagangan komoditas, dan dapat menyebabkan kesenjangan antara harga pembukaan dan penutupan antara dua hari berturut-turut. Jangkauan harian tidak harus menangkap informasi ini. J. Welles Wilder memperkenalkan rentang sebenarnya dan rentang sejat rata-rata pada tahun 1978 untuk lebih menggambarkan perilaku ini. Rentang sebenarnya menangkap perbedaan antara harga penutupan dan pembukaan antara dua hari berturut-turut. Rentang yang benar adalah yang terbesar dari selisih antara penutupan kemarin dan hari ini dan perbedaan antara penutupan kemarin dan hari ini semakin tinggi perbedaan antara hari ini tinggi dan hari ini rendah. Nilai awal kisaran sebenarnya hanyalah kenaikan harian yang rendah setiap hari. Rata-rata rentang sebenarnya (ATR) adalah rata-rata n-eksponensial. Dan dapat didekati dengan persamaan ini. Dimana n adalah jendela rata-rata bergerak (biasanya 14 hari) dan TR adalah kisaran sebenarnya. ATR biasanya diinisialisasi (pada t 0) dengan rata-rata trailing TR dari TR. Rentang rata-rata sebenarnya tidak menunjukkan arah pasar, namun hanya volatilitasnya. Persamaan ini memberikan pergerakan harga yang paling baru yang lebih signifikan, maka digunakan untuk mengukur sentimen pasar. Biasanya digunakan untuk menganalisis risiko mengambil posisi tertentu di pasar. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan memprediksi pergerakan harian berdasarkan nilai historis ATR, dan masuk atau keluar dari pasar yang sesuai. Misalnya, stop-loss harian dapat ditetapkan pada 1,5 atau 2 kali rentang true rata-rata. Ini memberikan kebebasan harga aset untuk berubah secara alami selama hari perdagangan, namun tetap menetapkan posisi keluar yang masuk akal. Terlebih lagi, jika kontrak rentang rata-rata sejajar sebenarnya sementara harga sedang naik ke atas, maka ini mungkin mengindikasikan bahwa sentimen pasar mungkin akan berubah. Dikombinasikan dengan Bollinger Bands. Rentang rata-rata sebenarnya adalah alat yang efektif untuk strategi perdagangan berbasis volatilitas. Hitung Rentang Rata Rata di Excel Lembar data Excel ini menggunakan harga saham harian untuk BP selama lima tahun dari tahun 2007 (diunduh dengan spreadsheet ini). Spreadsheet diberi penjelasan lengkap dengan persamaan dan komentar untuk membantu pemahaman Anda. Lembar kerja berikut, bagaimanapun, memiliki lebih banyak kecerdasan. Secara otomatis, plot rentang rata-rata yang sebenarnya, indeks kekuatan relatif dan volatilitas historis dari data yang secara otomatis diunduh dari Yahoo Finance. Anda memasukkan informasi berikut ticker saham periode perhitungan awal dan akhir perhitungan untuk volatilitas ATR, RSI dan historis Setelah mengklik sebuah tombol, spreadsheet mengunduh harga saham dari Yahoo Finance (secara khusus, harga harian terbuka, dekat, tinggi dan rendah antara Dua tanggal). Kemudian plot rentang rata-rata sebenarnya dan volatilitas historis. Ini sangat mudah digunakan untuk mendengarkan apa yang Anda pikirkan atau jika Anda memiliki banyak perbaikan yang Anda sukai. 11 pemikiran di ldquo Rata-rata True Range Spreadsheet 038 Tutorial rdquo Like the Free Spreadsheets Basis Pengetahuan Guru Recent PostsMoving average and exponential smoothing models Sebagai langkah pertama dalam bergerak melampaui model mean, model jalan acak, dan model tren linier, pola nonseasonal dan tren dapat Diekstrapolasikan dengan menggunakan model rata-rata bergerak atau pemulusan. Asumsi dasar di balik model rata-rata dan perataan adalah bahwa deret waktu secara lokal bersifat stasioner dengan mean yang bervariasi secara perlahan. Oleh karena itu, kita mengambil rata-rata bergerak (lokal) untuk memperkirakan nilai rata-rata saat ini dan kemudian menggunakannya sebagai perkiraan untuk waktu dekat. Hal ini dapat dianggap sebagai kompromi antara model rata-rata dan model random-walk-without-drift-model. Strategi yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan dan mengekstrapolasikan tren lokal. Rata-rata bergerak sering disebut versi quotsmoothedquot dari rangkaian aslinya karena rata-rata jangka pendek memiliki efek menghaluskan benjolan pada rangkaian aslinya. Dengan menyesuaikan tingkat perataan (lebar rata-rata bergerak), kita dapat berharap untuk mencapai keseimbangan optimal antara kinerja model jalan rata-rata dan acak. Jenis model rata-rata yang paling sederhana adalah. Rata-rata Bergerak Sederhana (rata-rata tertimbang): Prakiraan untuk nilai Y pada waktu t1 yang dilakukan pada waktu t sama dengan rata-rata sederhana dari pengamatan m terakhir: (Disini dan di tempat lain saya akan menggunakan simbol 8220Y-hat8221 untuk berdiri Untuk ramalan dari deret waktu yang dibuat Y pada tanggal sedini mungkin dengan model yang diberikan.) Rata-rata ini dipusatkan pada periode t- (m1) 2, yang menyiratkan bahwa perkiraan mean lokal cenderung tertinggal dari yang sebenarnya. Nilai mean lokal sekitar (m1) 2 periode. Jadi, kita katakan bahwa rata-rata usia data dalam rata-rata pergerakan sederhana adalah (m1) 2 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung: ini adalah jumlah waktu dimana perkiraan akan cenderung tertinggal dari titik balik data. . Misalnya, jika Anda rata-rata mendapatkan 5 nilai terakhir, prakiraan akan sekitar 3 periode terlambat dalam menanggapi titik balik. Perhatikan bahwa jika m1, model rata-rata bergerak sederhana (SMA) sama dengan model jalan acak (tanpa pertumbuhan). Jika m sangat besar (sebanding dengan panjang periode estimasi), model SMA setara dengan model rata-rata. Seperti parameter model peramalan lainnya, biasanya menyesuaikan nilai k untuk mendapatkan kuotil kuotil terbaik ke data, yaitu kesalahan perkiraan terkecil rata-rata. Berikut adalah contoh rangkaian yang tampaknya menunjukkan fluktuasi acak di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan. Pertama, mari mencoba menyesuaikannya dengan model jalan acak, yang setara dengan rata-rata bergerak sederhana dari 1 istilah: Model jalan acak merespons dengan sangat cepat terhadap perubahan dalam rangkaian, namun dengan begitu, ia memilih sebagian besar quot quotisequot di Data (fluktuasi acak) serta quotsignalquot (mean lokal). Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana dari 5 istilah, kita mendapatkan perkiraan perkiraan yang lebih halus: Rata-rata pergerakan sederhana 5-langkah menghasilkan kesalahan yang jauh lebih kecil daripada model jalan acak dalam kasus ini. Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 3 ((51) 2), sehingga cenderung tertinggal beberapa titik balik sekitar tiga periode. (Misalnya, penurunan tampaknya terjadi pada periode 21, namun prakiraan tidak berbalik sampai beberapa periode kemudian.) Perhatikan bahwa perkiraan jangka panjang dari model SMA adalah garis lurus horizontal, seperti pada pergerakan acak. model. Dengan demikian, model SMA mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan dalam data. Namun, sedangkan prakiraan dari model jalan acak sama dengan nilai yang terakhir diamati, prakiraan dari model SMA sama dengan rata-rata tertimbang nilai terakhir. Batas kepercayaan yang dihitung oleh Statgraf untuk perkiraan jangka panjang rata-rata bergerak sederhana tidak semakin luas seiring dengan meningkatnya horizon peramalan. Ini jelas tidak benar Sayangnya, tidak ada teori statistik yang mendasari yang memberi tahu kita bagaimana interval kepercayaan harus melebar untuk model ini. Namun, tidak terlalu sulit untuk menghitung perkiraan empiris batas kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang. Misalnya, Anda bisa membuat spreadsheet di mana model SMA akan digunakan untuk meramalkan 2 langkah di depan, 3 langkah di depan, dan lain-lain dalam sampel data historis. Anda kemudian dapat menghitung penyimpangan standar sampel dari kesalahan pada setiap horison perkiraan, dan kemudian membangun interval kepercayaan untuk perkiraan jangka panjang dengan menambahkan dan mengurangkan kelipatan dari deviasi standar yang sesuai. Jika kita mencoba rata-rata pergerakan sederhana 9-term, kita mendapatkan perkiraan yang lebih halus dan lebih banyak efek lagging: Usia rata-rata sekarang adalah 5 periode ((91) 2). Jika kita mengambil moving average 19-term, usia rata-rata meningkat menjadi 10: Perhatikan bahwa, memang, ramalannya sekarang tertinggal dari titik balik sekitar 10 periode. Jumlah smoothing yang terbaik untuk seri ini Berikut adalah tabel yang membandingkan statistik kesalahan mereka, juga termasuk rata-rata 3-rata: Model C, rata-rata bergerak 5-term, menghasilkan nilai RMSE terendah dengan margin kecil di atas 3 -term dan rata-rata 9-istilah, dan statistik lainnya hampir sama. Jadi, di antara model dengan statistik kesalahan yang sangat mirip, kita bisa memilih apakah kita lebih memilih sedikit responsif atau sedikit lebih kehalusan dalam ramalan. (Lihat ke atas halaman.) Browns Simple Exponential Smoothing (rata-rata bergerak rata-rata tertimbang) Model rata-rata bergerak sederhana yang dijelaskan di atas memiliki properti yang tidak diinginkan sehingga memperlakukan pengamatan terakhir secara sama dan sama sekali mengabaikan semua pengamatan sebelumnya. Secara intuitif, data masa lalu harus didiskontokan secara lebih bertahap - misalnya, pengamatan terbaru harus mendapat bobot sedikit lebih besar dari yang terakhir, dan yang ke-2 terakhir harus mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang ke-3 terakhir, dan Begitu seterusnya Model pemulusan eksponensial sederhana (SES) menyelesaikan hal ini. Misalkan 945 menunjukkan kuototmothing constantquot (angka antara 0 dan 1). Salah satu cara untuk menulis model adalah dengan menentukan rangkaian L yang mewakili tingkat saat ini (yaitu nilai rata-rata lokal) dari seri yang diperkirakan dari data sampai saat ini. Nilai L pada waktu t dihitung secara rekursif dari nilai sebelumnya seperti ini: Dengan demikian, nilai smoothed saat ini adalah interpolasi antara nilai smoothed sebelumnya dan pengamatan saat ini, di mana 945 mengendalikan kedekatan nilai interpolasi dengan yang paling baru. pengamatan. Perkiraan untuk periode berikutnya hanyalah nilai merapikan saat ini: Secara ekivalen, kita dapat mengekspresikan perkiraan berikutnya secara langsung dalam perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya, dengan versi setara berikut. Pada versi pertama, ramalan tersebut merupakan interpolasi antara perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya: Pada versi kedua, perkiraan berikutnya diperoleh dengan menyesuaikan perkiraan sebelumnya ke arah kesalahan sebelumnya dengan jumlah pecahan 945. adalah kesalahan yang dilakukan pada Waktu t. Pada versi ketiga, perkiraan tersebut adalah rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (yaitu diskon) dengan faktor diskonto 1- 945: Versi perumusan rumus peramalan adalah yang paling mudah digunakan jika Anda menerapkan model pada spreadsheet: sesuai dengan Sel tunggal dan berisi referensi sel yang mengarah ke perkiraan sebelumnya, pengamatan sebelumnya, dan sel dimana nilai 945 disimpan. Perhatikan bahwa jika 945 1, model SES setara dengan model jalan acak (tanpa pertumbuhan). Jika 945 0, model SES setara dengan model rata-rata, dengan asumsi bahwa nilai smoothing pertama ditetapkan sama dengan mean. (Kembali ke atas halaman.) Usia rata-rata data dalam ramalan eksponensial sederhana adalah 1 945 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung. (Ini tidak seharusnya jelas, namun dengan mudah dapat ditunjukkan dengan mengevaluasi rangkaian tak terbatas.) Oleh karena itu, perkiraan rata-rata bergerak sederhana cenderung tertinggal dari titik balik sekitar 1 945 periode. Misalnya, bila 945 0,5 lag adalah 2 periode ketika 945 0,2 lag adalah 5 periode ketika 945 0,1 lag adalah 10 periode, dan seterusnya. Untuk usia rata-rata tertentu (yaitu jumlah lag), ramalan eksponensial eksponensial sederhana (SES) agak lebih unggul daripada perkiraan rata-rata bergerak sederhana (SMA) karena menempatkan bobot yang relatif lebih tinggi pada pengamatan terakhir - i. Ini sedikit lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi di masa lalu. Sebagai contoh, model SMA dengan 9 istilah dan model SES dengan 945 0,2 keduanya memiliki usia rata-rata 5 untuk data dalam perkiraan mereka, namun model SES memberi bobot lebih besar pada 3 nilai terakhir daripada model SMA dan pada tingkat Pada saat yang sama, hal itu sama sekali tidak sesuai dengan nilai lebih dari 9 periode, seperti yang ditunjukkan pada tabel ini: Keuntungan penting lain dari model SES dibandingkan model SMA adalah model SES menggunakan parameter pemulusan yang terus menerus bervariasi, sehingga mudah dioptimalkan. Dengan menggunakan algoritma quotsolverquot untuk meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata. Nilai optimal 945 dalam model SES untuk seri ini ternyata adalah 0,2961, seperti yang ditunjukkan di sini: Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 10.2961 3,4 periode, yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana 6-istilah. Perkiraan jangka panjang dari model SES adalah garis lurus horisontal. Seperti pada model SMA dan model jalan acak tanpa pertumbuhan. Namun, perhatikan bahwa interval kepercayaan yang dihitung oleh Statgraphics sekarang berbeda dengan mode yang masuk akal, dan secara substansial lebih sempit daripada interval kepercayaan untuk model perjalanan acak. Model SES mengasumsikan bahwa seri ini agak dapat diprediksi daripada model jalan acak. Model SES sebenarnya adalah kasus khusus model ARIMA. Sehingga teori statistik model ARIMA memberikan dasar yang kuat untuk menghitung interval kepercayaan untuk model SES. Secara khusus, model SES adalah model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal, MA (1), dan tidak ada istilah konstan. Atau dikenal sebagai model quotARIMA (0,1,1) tanpa constantquot. Koefisien MA (1) pada model ARIMA sesuai dengan kuantitas 1- 945 pada model SES. Misalnya, jika Anda memasukkan model ARIMA (0,1,1) tanpa konstan pada rangkaian yang dianalisis di sini, koefisien MA (0) diperkirakan berubah menjadi 0,7029, yang hampir persis satu minus 0,2961. Hal ini dimungkinkan untuk menambahkan asumsi tren linier konstan non-nol ke model SES. Untuk melakukan ini, cukup tentukan model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal dan MA (1) dengan konstan, yaitu model ARIMA (0,1,1) dengan konstan. Perkiraan jangka panjang kemudian akan memiliki tren yang sama dengan tren rata-rata yang diamati selama periode estimasi keseluruhan. Anda tidak dapat melakukan ini bersamaan dengan penyesuaian musiman, karena opsi penyesuaian musiman dinonaktifkan saat jenis model diatur ke ARIMA. Namun, Anda dapat menambahkan tren eksponensial jangka panjang yang konstan ke model pemulusan eksponensial sederhana (dengan atau tanpa penyesuaian musiman) dengan menggunakan opsi penyesuaian inflasi dalam prosedur Peramalan. Kecepatan quotinflationquot (persentase pertumbuhan) yang tepat per periode dapat diperkirakan sebagai koefisien kemiringan dalam model tren linier yang sesuai dengan data yang terkait dengan transformasi logaritma alami, atau dapat didasarkan pada informasi independen lain mengenai prospek pertumbuhan jangka panjang. . (Kembali ke atas halaman.) Browns Linear (yaitu ganda) Exponential Smoothing Model SMA dan model SES mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan jenis apapun dalam data (yang biasanya OK atau paling tidak tidak terlalu buruk untuk 1- Prakiraan ke depan saat data relatif bising), dan mereka dapat dimodifikasi untuk menggabungkan tren linier konstan seperti yang ditunjukkan di atas. Bagaimana dengan tren jangka pendek Jika suatu seri menampilkan tingkat pertumbuhan atau pola siklus yang berbeda yang menonjol dengan jelas terhadap kebisingan, dan jika ada kebutuhan untuk meramalkan lebih dari 1 periode di depan, maka perkiraan kecenderungan lokal mungkin juga terjadi. sebuah isu. Model pemulusan eksponensial sederhana dapat digeneralisasi untuk mendapatkan model pemulusan eksponensial linear (LES) yang menghitung perkiraan lokal tingkat dan kecenderungan. Model tren waktu yang paling sederhana adalah model pemulusan eksponensial Browns linier, yang menggunakan dua seri penghalusan berbeda yang berpusat pada titik waktu yang berbeda. Rumus peramalan didasarkan pada ekstrapolasi garis melalui dua pusat. (Versi yang lebih canggih dari model ini, Holt8217s, dibahas di bawah ini.) Bentuk aljabar model pemulusan eksponensial linier Brown8217, seperti model pemulusan eksponensial sederhana, dapat dinyatakan dalam sejumlah bentuk yang berbeda namun setara. Bentuk quotstandardquot dari model ini biasanya dinyatakan sebagai berikut: Misalkan S menunjukkan deretan sumbu tunggal yang diperoleh dengan menerapkan smoothing eksponensial sederhana ke rangkaian Y. Artinya, nilai S pada periode t diberikan oleh: (Ingat lagi, di bawah sederhana Eksponensial smoothing, ini akan menjadi ramalan untuk Y pada periode t1.) Kemudian, biarkan Squot menunjukkan seri merapikan ganda yang diperoleh dengan menerapkan perataan eksponensial sederhana (menggunakan yang sama 945) ke seri S: Akhirnya, perkiraan untuk Y tk. Untuk setiap kgt1, diberikan oleh: Ini menghasilkan e 1 0 (yaitu menipu sedikit, dan membiarkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama yang sebenarnya), dan e 2 Y 2 8211 Y 1. Setelah itu prakiraan dihasilkan dengan menggunakan persamaan di atas. Ini menghasilkan nilai pas yang sama seperti rumus berdasarkan S dan S jika yang terakhir dimulai dengan menggunakan S 1 S 1 Y 1. Versi model ini digunakan pada halaman berikutnya yang menggambarkan kombinasi pemulusan eksponensial dengan penyesuaian musiman. Model LES Linear Exponential Smoothing Brown8217s Lens menghitung perkiraan tingkat dan kecenderungan lokal dengan menghaluskan data terbaru, namun kenyataan bahwa hal itu terjadi dengan parameter pemulusan tunggal menempatkan batasan pada pola data yang dapat disesuaikan: tingkat dan tren Tidak diizinkan untuk bervariasi pada tingkat independen. Model LES Holt8217s membahas masalah ini dengan memasukkan dua konstanta pemulusan, satu untuk level dan satu untuk tren. Setiap saat t, seperti pada model Brown8217s, ada perkiraan L t tingkat lokal dan perkiraan T t dari tren lokal. Di sini mereka dihitung secara rekursif dari nilai Y yang diamati pada waktu t dan perkiraan tingkat dan kecenderungan sebelumnya oleh dua persamaan yang menerapkan pemulusan eksponensial kepada mereka secara terpisah. Jika perkiraan tingkat dan tren pada waktu t-1 adalah L t82091 dan T t-1. Masing, maka perkiraan untuk Y tshy yang akan dilakukan pada waktu t-1 sama dengan L t-1 T t-1. Bila nilai aktual diamati, perkiraan tingkat yang diperbarui dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara Y tshy dan ramalannya, L t-1 T t-1, dengan menggunakan bobot 945 dan 1- 945. Perubahan pada tingkat perkiraan, Yaitu L t 8209 L t82091. Dapat diartikan sebagai pengukuran yang bising pada tren pada waktu t. Perkiraan tren yang diperbarui kemudian dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara L t 8209 L t82091 dan perkiraan sebelumnya dari tren, T t-1. Menggunakan bobot 946 dan 1-946: Interpretasi konstanta perataan tren 946 sama dengan konstanta pemulusan tingkat 945. Model dengan nilai kecil 946 beranggapan bahwa tren hanya berubah sangat lambat seiring berjalannya waktu, sementara model dengan Lebih besar 946 berasumsi bahwa itu berubah lebih cepat. Sebuah model dengan besar 946 percaya bahwa masa depan yang jauh sangat tidak pasti, karena kesalahan dalam estimasi tren menjadi sangat penting saat meramalkan lebih dari satu periode di masa depan. (Kembali ke atas halaman.) Konstanta pemulusan 945 dan 946 dapat diperkirakan dengan cara biasa dengan meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata dari perkiraan satu langkah ke depan. Bila ini dilakukan di Stategaf, perkiraannya adalah 945 0,3048 dan 946 0,008. Nilai yang sangat kecil dari 946 berarti bahwa model tersebut mengasumsikan perubahan sangat sedikit dalam tren dari satu periode ke periode berikutnya, jadi pada dasarnya model ini mencoba memperkirakan tren jangka panjang. Dengan analogi dengan pengertian rata-rata umur data yang digunakan dalam memperkirakan tingkat lokal seri, usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal sebanding dengan 1 946, meskipun tidak sama persis dengan itu. . Dalam hal ini ternyata pukul 10.006 125. Ini adalah angka yang sangat tepat karena keakuratan perkiraan 946 bukan benar-benar 3 angka desimal, namun memiliki tatanan umum yang sama besarnya dengan ukuran sampel 100, jadi Model ini rata-rata memiliki cukup banyak sejarah dalam memperkirakan tren. Plot perkiraan di bawah ini menunjukkan bahwa model LES memperkirakan tren lokal yang sedikit lebih besar di akhir seri daripada tren konstan yang diperkirakan dalam model SEStrend. Juga, nilai estimasi 945 hampir sama dengan yang diperoleh dengan memasang model SES dengan atau tanpa tren, jadi model ini hampir sama. Sekarang, apakah ini terlihat seperti ramalan yang wajar untuk model yang seharusnya memperkirakan tren lokal Jika Anda memilih plot ini, sepertinya tren lokal telah berubah ke bawah pada akhir seri Apa yang telah terjadi Parameter model ini Telah diperkirakan dengan meminimalkan kesalahan kuadrat dari perkiraan satu langkah ke depan, bukan perkiraan jangka panjang, dalam hal ini tren tidak menghasilkan banyak perbedaan. Jika semua yang Anda lihat adalah kesalahan 1 langkah maju, Anda tidak melihat gambaran tren yang lebih besar mengenai (katakanlah) 10 atau 20 periode. Agar model ini lebih selaras dengan ekstrapolasi data bola mata kami, kami dapat menyesuaikan konstanta pemulusan tren secara manual sehingga menggunakan garis dasar yang lebih pendek untuk estimasi tren. Misalnya, jika kita memilih menetapkan 946 0,1, maka usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal adalah 10 periode, yang berarti bahwa kita rata-rata mengalami trend selama 20 periode terakhir. Berikut ini perkiraan plot perkiraan jika kita menetapkan 946 0,1 sambil mempertahankan 945 0,3. Ini terlihat sangat masuk akal untuk seri ini, meskipun mungkin berbahaya untuk memperkirakan tren ini lebih dari 10 periode di masa depan. Bagaimana dengan statistik kesalahan Berikut adalah perbandingan model untuk kedua model yang ditunjukkan di atas dan juga tiga model SES. Nilai optimal 945. Untuk model SES adalah sekitar 0,3, namun hasil yang serupa (dengan sedikit atau kurang responsif, masing-masing) diperoleh dengan 0,5 dan 0,2. (A) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3048 dan beta 0.008 (B) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3 dan beta 0,1 (C) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.5 (D) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.3 (E) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.2 Statistik mereka hampir identik, jadi kita benar-benar tidak dapat membuat pilihan berdasarkan dasar Kesalahan perkiraan 1 langkah di depan sampel data. Kita harus kembali pada pertimbangan lain. Jika kita sangat percaya bahwa masuk akal untuk mendasarkan perkiraan tren saat ini pada apa yang telah terjadi selama 20 periode terakhir, kita dapat membuat kasus untuk model LES dengan 945 0,3 dan 946 0,1. Jika kita ingin bersikap agnostik tentang apakah ada tren lokal, maka salah satu model SES mungkin akan lebih mudah dijelaskan dan juga akan memberikan prakiraan tengah jalan untuk periode 5 atau 10 berikutnya. (Apa yang dimaksud dengan tren-ekstrapolasi terbaik: Bukti empiris horizontal atau linier menunjukkan bahwa, jika data telah disesuaikan (jika perlu) untuk inflasi, maka mungkin tidak bijaksana untuk melakukan ekstrapolasi linier jangka pendek Tren sangat jauh ke depan. Tren yang terbukti hari ini dapat mengendur di masa depan karena beragam penyebabnya seperti keusangan produk, persaingan yang meningkat, dan kemerosotan siklis atau kenaikan di industri. Untuk alasan ini, smoothing eksponensial sederhana sering kali melakukan out-of-sample yang lebih baik daripada yang mungkin diharapkan, terlepas dari ekstrapolasi horisontal kuotometer. Modifikasi tren yang teredam dari model pemulusan eksponensial linier juga sering digunakan dalam praktik untuk memperkenalkan catatan konservatisme ke dalam proyeksi trennya. Model LES teredam-tren dapat diimplementasikan sebagai kasus khusus model ARIMA, khususnya model ARIMA (1,1,2). Ada kemungkinan untuk menghitung interval kepercayaan di sekitar perkiraan jangka panjang yang dihasilkan oleh model penghalusan eksponensial, dengan menganggapnya sebagai kasus khusus model ARIMA. (Hati-hati: tidak semua perangkat lunak menghitung interval kepercayaan untuk model ini dengan benar.) Lebar interval kepercayaan bergantung pada (i) kesalahan RMS pada model, (ii) jenis smoothing (sederhana atau linier) (iii) nilai (S) dari konstanta pemulusan (s) dan (iv) jumlah periode di depan yang Anda peramalkan. Secara umum, interval menyebar lebih cepat saat 945 semakin besar dalam model SES dan menyebar jauh lebih cepat saat perangkat lunak daripada smoothing sederhana digunakan. Topik ini dibahas lebih lanjut di bagian model ARIMA dari catatan. (Kembali ke bagian atas halaman.)

warc-identified-content-language: ind


content:
Anda pun harus mengetahui kurir mana yang cocok dengan produk Anda. Misalkan saja Anda menjual baju, menggunakan jasa kurir dengan pengiriman selama dua hari tentu saja akan aman. Karena dengan menjual barang secara online dapat mengirit pengeluaran dibandingkan dengan menyewa sebuah tempat untuk berjualan.
Sederhananya domain adalah alamat website yang unik dan bukan mungkin bisa ada dua nama domain yang persis persis. Jadi Anda dapat dengan mudah mengarahkan pra konsumen untuk mengunjungi web site resmi yang telah Kita buat. Apapun pilihannya, produk atau jasa yang Anda tawarkan harus punya unique selling points untuk bisa bersaing dengan kompetitor. Pertanyaan itu tentu hanya dapat dijawab berdasarkan data untuk riset pasar, analisis kompetitor, dan target pasar Kita. Pastikan produk yang Kamu buat sesuai dengan kebutuhan target pasar.
Sistem ini cukup efektif digunakan untuk model marketing B2C. Produk-produk retail atau kebutuhan sehari-hari biasanya melimpah mengadopsi loyalty card. Selain tiga langkah strategi pada atas, masih ada melimpah langkah lainnya. Penjelasan selengkapnya dapat Anda baca pada artikel Strategi Pemasaran tuk Bisnis Online. Untuk penjelasan lengkapnya, Anda dapat mempelajari artikel Cara Daftar lalu Verifikasi Google Bisnisku.
Di sisi lain, buyer personality negatif adalah kebalikan untuk buyer persona positif, mereka tidak ada potensi tuk membeli produk Anda. Menggunakan survei, Anda bisa mendapatkan informasi yang lebih detail lagi. Bahkan, Anda jua bisa menanyakan hal-hal yang tidak Anda temukan pada media-media tadinya. Dengan survei, Anda juga bisa mitna saran dan masukan dari calon konsumen secara langsung.
Dengan membatasi target pasar pada kelompok tertentu, Anda bisa hauptaugenmerk untuk menguasai target suceder tersebut. Selain itu, Anda jua bisa lebih mudah menyusun strategi marketing yang sesuai dengan target pasar. Memiliki dua jenis buyer personality, yaitu buyer persona positif dan negatif. Buyer personality positif adalah orang dalam punya kemungkinan besar tuk membeli produk Anda.
Komunikasi lewat email atau email marketing merupakan cara yang efektif nan personal. Dengan cara ini, Anda dapat mempromosikan produk-produk terbaru ke segmen pelanggan yang spesifik.
Ada ratusan atau malahan ribuan masalah yang dihadapi konsumen. Anda perlu proses observasi lapangan untuk mendapatkan masalah yang benar-benar dihadapi banyak orang.


content:
Judi slot merupakan permainan dimana kita akan memutar spin dan akan ada keluaran lane setelah melakukannya. Apabila keluaran ternyata semua simbolnya sama, maka pemain itu dinyatakan menang. Atau dalam istilah judi slot, sering juga disebut meraih jackpot.
Kemenangan jackpot dalam judi slot dianggap sebagai hadiah yang paling besar diantara permainan judi yang lain. Hal ini sudah diketahui sejak lama, dimana permainan ini memang sudah dimainkan dari zaman dahulu. Tentu saja karena dimainkan sampai sekarang, hadiahnya tambah besar.
Sampai sekarang sendiri masih ada dua cara main judi slot antara lain yaitu konvensional dan online. Tentu saja perbedaan cara main ini sebenarnya hanya berbeda tempatnya saja. Jadi buat Anda yang main main antara keduanya, pilihlah yang sesuai dengen selera saja.
Untuk permainan secara konvensional sendiri harus menuju ke kasino. Walaupun terkesan cukup merepotkan, akan tetapi cara ini terbilang sangat berkelas. Terutama karena menuju ke kasino tempatnya orang-orang berjudi.
Modal sangat banyak akan Anda keluarkan apabila SLOT ONLINE di kasino secara langsung. Dan tentu saja ini t bukan untuk judi saja tapi juga perjalanan. Jadi terlalu banyak pengeluarannya malahan.
Apalagi nanti kalau kalah maka jumlah kalahnya akan sangat banyak. Memang kalau menang sangat banyak juga tapi peluang dan resikonya tidak terlalu singkron.
Untuk main slot online lebih murah saja. Anda bisa memakai modal kecil bahkan 10 ribuan saja. Selain itu cara ini juga tinggal pakai gadget saja tanpa melakukan perjalanan.
Nanti modalnya pakai uang bisa pakai pulsa bisa. Jadi memakai modal sedikit tapi keuntungan lebih banyak resikonya kecil. Jadi buat Anda yang takut main besar, wajib pakai cara ini.
Modal sedikit, tapi kalau menang hadiahnya besar akan bisa didapatkan. Lebih baik dibandingkan memilih main di kasino yang beresiko.
Keduanya memang memang cara mainnnya tetap sama saja, jadi tidak akan jadi masalah mau pilih yang mana. Asalkan Anda punya modal main Judi slot kalau mau cara yang paling bagus.


content:
Menjadi seorang pemain betting dingdong togel on line memanglah banyak sekali sukanya atau bahagianya. Hal ini karena benar2 akan banyak sekali kesukaan yang akan dikasih oleh permainan perbettingan online tersebut terhadap para pemainnya, sebagaimana uang yang penuh, harta yang banyak sekali, dan juga kegirangan lainnya. Namun tadinya para pemain perbettingan online tersebut juga menyimpan cukup jumlah kesedihan atau duka di dalamnya. Akan tetapi sering kali kesedihan atau duka mereka tertutupi oleh banyaknya kebahagiaan yang tampil atau diberikan sama permainan tersebut. Akan tetapi meskipun begitu senantiasa saja duka tersebut akan tetap terselip.
Nah untuk memberikan wawasan lebih dalam Anda yang ingin terjun atau permainan permainan betting on line yang satu ini, maka berikut ini aku akan menjelaskan kepada Anda beberapa terharu atau kesedihan nun dirasakan oleh karet pemain betting on line tersebut. Hal itu karena memang abdi ingin Anda nun membaca artikel berikut bisa menyiapkan hati yang besar satwa tegar untuk mampu mengontrol kesedihan itu. Artikel ini disusun bukan untuk menakut-nakuti Anda, jadi Anda tidak perlu tegak karena memang kesukaan yang akan Kamu dapatkan ketika Dikau bermain permainan betting online tersebut bakal jauh lebih besar dibandingkan kesedihan dengan nantinya Anda rasakan. Apalagi jika benar2 Anda tidak amat memikirkan hal mereka, maka tentunya taktik tersebut tidak akan berdampakberefek, berimbas apa pun terhadap diri Anda. Yang perlu Anda ketahui bahwa kesedihan kepiluan - kesedihan yang biasa dialami sambil para pemain dingdong togel online ini biasanya berasal dari omongan orang atau tetangganya. Karena benar2 seorang pemain perbettingan online tersebut seharga akan bekerja alias mencari uang di rumah saja, maka mereka sering dicap sebagai orang pemalas. Selain itu memanglah stigma yang tumbuh di masyarakat tersebut bahwa seorang lanang yang rajin haruslah bekerja di perkantoran. Padahal jika dibandingkan penghasilan yang mau didapatkan dari bekerja keras sebagai seorang karyawan kantor dengan penghasilan yang didapat atas bekerja santai serupa pemain permainan perbettingan online ini jadi hasilnya akan rumpang lebih besar penghasilan yang didapat atas bermain betting on line. Selain dicap serupa seorang pemalas pemain betting online berikut juga sering dicap sebagai orang yang bukan punya masa kepil. Padahal jika diteliti pemain betting online akan memiliki perihal depan yang suntuk lebih cerah dipadankan orang yang mempunyai pekerjaan lainnya. Sesuatu ini karena benar2 penghasilan yang didapatkan sangatlah besar jadi uang tersebut tak akan pernah habis meskipun dipakai secara terus menerus. Lebih parahnya sedang seorang
http://178.128.112.236/ on line biasanya dicap sebagai seorang kriminal. Kacung ini karena benar-benar menurut mereka tingkah laku yang dilakoni ini tidaklah halal. Sementara itu jika dilihat lebih jelas memang tidak ada salahnya untuk mencari duit dengan cara permainan betting online, karena memang cara itu merupakan cara yang sangat mudah serta juga cepat untuk bisa mendapatkan uang dalam jumlah dengan besar.

warc-identified-content-language: ind,zho,eng


content:
Ada kesenjangan yang jelas antara kasino darat dan ruang internet. Pembayaran akan menjadi perbedaan utama, dan slot online bisa sejauh 20% lebih banyak daripada kasino darat.
Persen pembayaran penting untuk mesin, karena menjelaskan berapa banyak uang dari setiap giliran yang dimainkan langsung. Sebagai contoh, seorang pemain mungkin ingin bermain dengan sedikit penghasilan. Mempertahankan kemenangannya, dia kemudian mengambil ujung sebelum pot pertamanya sekarang digunakan. Dia melihat seberapa banyak dia telah meninggalkan, juga menghitung persentase yang didasarkan pada jumlah tikungan yang pernah dia buat. Seringkali, pembayaran rata-rata dari sistem ini benar-benar antara 52 persen dan 90% dari setiap putaran, dan biasanya didasarkan pada banyak putaran. Merupakan tugas yang tidak mungkin untuk mengetahui proporsi pembayaran mesin setelah satu atau dua ujung, dan oleh karena itu adalah bijaksana untuk terus bermain lebih dari 100 putaran sebelum menghitung.
Faktor berikut dari pembayaran adalah frekuensi jangkauan. Ini mengutip berapa kali kemungkinan untuk memperoleh jumlah terkecil. Biasanya, ini berjalan sebesar 5% hingga 90 persen, dan jika tidak ada hubungan langsung di antara kedua aspek tersebut, akan lebih baik untuk menemukan mesin yang menawarkan rata-rata yang lebih besar dari masing-masing. Itu karena mungkin untuk benar-benar memiliki frekuensi hit dari hanya satu tempat mesin hingga 90 persen, tetapi penutup dari ditetapkan menjadi 30 persen, itu berarti bahwa kemenangan Anda mungkin akan menjadi volume yang sangat rendah, dan pada jangka panjang. lari, Anda dapat menghilangkan uang https://ice3bet.com/desktop/slots. Namun, untuk permainan jangka pendek, konsistensi pembayaran ini jauh lebih signifikan daripada menunggu dengan sabar untuk mendapatkan pembayaran besar-besaran.
Proporsi pembayaran dapat berubah dari mesin ke mesin, tetapi itu juga dapat berubah selama drama harian, karena tidak ada pedoman yang ditetapkan, dan putarannya murni sewenang-wenang. Peluang seseorang memainkan peran terbesar sejauh mana Anda benar-benar dapat memperoleh, karena prevalensi mesin ini akan turun ke sifat pembayaran yang tidak stabil. 1 sistem yang memiliki tingkat pembayaran yang lebih tinggi secara konsisten untuk satu pemain tidak selalu memiliki premi yang tinggi untuk pemain tersebut. Trial and error sangat penting saat berpartisipasi dalam slot.
Selain itu, penting untuk memikirkan keuntungan yang dihasilkan dari setiap jenis mesin slot. Mereka yang berada di kasino berbasis darat memiliki persentase pembayaran yang lebih rendah, sehingga kasino menghasilkan lebih banyak keuntungan dalam putaran Anda sendiri. Misalnya, Anda perlu memainkan mesin slot untuk mendapatkan sejumlah putaran hingga Anda mencapai pengaruh penuh dari proporsi ini. Untuk setiap putaran, kasino mungkin akan memenangkan sebagian dari uang ini yang tidak terbayar. Permainan normal dapat menghasilkan keuntungan 25% kasino pada giliran Anda sendiri. Kasino online memberikan persentase pembayaran yang lebih tinggi, dan karenanya dapat menghasilkan rata-rata 5 persen pada akhir Anda. Namun, Anda tidak dapat membuat perkiraan ini kurang dari seratus putaran, jadi mengetahui batas pengeluaran Anda dan berpegang pada ini akan menjadi bijaksana ketika Anda menemukan perangkat yang menawarkan pembayaran yang sesuai untuk Anda secara pribadi.
Postingan ini ditulis dan diposting oleh Elizabeth Tudor, seorang penjudi poker yang matang dan berpengalaman.
Bisnis Poker – Bisakah Anda Menghasilkan Uang Dari Situs Poker Online situs judi slot online?
Bisnis Poker – Bisakah Anda Menghasilkan Uang Dari Situs Poker Online situs judi slot online?
October 12, 2020 admin Comments 0 Comment
Apakah orang berpikir itu tujuan yang realistis untuk memiliki perusahaan poker? Selain kecintaan Anda bermain video game poker, bagaimana kebanyakan dari kita juga suka menghasilkan uang dengan bermain poker. Betapa menakjubkannya memberikan pekerjaan harian Anda untuk menjadi pemain poker profesional?
Apakah seseorang bertanya pada diri Anda apakah Anda bisa mendapatkan uang dari situs poker online?
Namun, ada kemungkinan apa yang membedakan kesuksesan dari biasa-biasa saja? Ketika berbicara tentang bermain poker online, maka itu bisa disimpulkan menjadi 1 kata – Disiplin. Untuk menghilangkan aspek permainan dari keseluruhan permainan olahraga ini, kita harus mengembangkan kesadaran akan medan yang kaku di dalam parameter partisipasi kita. Sebagian besar dari kita tahu cara memainkan permainan dan beberapa di antaranya adalah pemain poker yang lebih hebat dibandingkan dengan pemain lain. Jadi bagaimana kita bisa mendapatkan keuntungan itu situs judi slot online?
Doktrin saya adalah, jika Anda ingin mencoba dan menghasilkan pendapatan setidaknya menambah hadiah Anda, Anda ingin memprogram dan merawat pertandingan Anda sebagai perusahaan poker online. Jika Anda menempatkan batasan, Anda dapat mencapai tujuan Anda, bahkan jika bermain dengan poker untuk uang Anda sendiri.
Sekarang saya tidak mengacu pada membangun strategi poker dan rutinitas bermain yang berbeda, saya berbicara lebih banyak tentang cara Anda menginvestasikan uang hasil jerih payah Anda ke situs web perjudian online. Anda dapat menemukan ide-ide tertentu yang dapat Anda terapkan untuk memaksimalkan keuntungan Anda.
Sebagian besar pemain dapat menyetor uang tunai ke situs poker jenis 888 Poker atau Full Tilt Poker ini dan bermain dengan uang mereka dengan harapan dapat menghasilkan banyak uang. TAPI pada titik mana Anda meningkatkan jumlah taruhan Anda? Jadi, sebenarnya poin apa yang menarik uang dari akun Anda? Menghasilkan uang, apakah Anda akan bermain?
Ya, bagaimana uang yang Anda mainkan?
Katakanlah Anda mengalami gratis
Akun
dengan £ 1100 di dalamnya. Anda perlu membaginya menjadi 10 x 100 (penggaruk £ 10), 10 turnamen turbo pemain. Jika Anda yakin dapat memperoleh tunggal biasa ($ 500), Anda instan (£ 300) dan yang ketiga ($ 200) dari 10 pertandingan Anda akan mendapatkan keuntungan $ 100. Itu benar-benar memiliki efek tidak pernah ditempatkan di 3, 7 dari 10 hari teratas (Saya merasa itu konservatif jika Anda cukup baik)
Tetapi karena saya yakin Anda tahu, berbagai situs poker online memberikan bonus besar untuk membujuk seseorang membuka akun pedagang, jadi mengapa Anda tidak memanfaatkannya sebaik mungkin.
Jadi mengapa tidak mengambil $ 1.100 itu dari akun asli seseorang dan membuka dua akun baru masing-masing menggunakan $ 550. Jika Anda menemukan situs poker online yang sesuai, mereka akan memberi Anda bonus pendaftaran 100 persen gratis, meningkatkan setiap akun menjadi $ 1100. Kemudian Anda akan kembali ke program permainan $ 100 Anda, yang berarti bahwa sekarang Anda dapat bermain di turnamen 20 x $ 100 (penggaruk £ 10). Jika jawaban Anda baru saja dijatuhkan, Anda dapat memperoleh 2×1 ($ 1000), 2x2nd ($ 600) dan juga 2×3 (£ 400).
Itu adalah keuntungan dari $ 900 atau lebih dari hasil 80% atas investasi utama Anda. Itu sebenarnya tidak melihat kepribadian permainan, rencana Anda, dan juga frekuensi perjudian Anda. Terbukti tidak semua orang akan mendapatkan keuntungan yang persis sama, beberapa mungkin berharap tidak terjadi di 80 persen permainan, beberapa mungkin percaya itu rata-rata dan lebih baik per pengembalian 50 persen kejuaraan. Anda juga dapat memilih untuk bermain dengan 10 x $ 200 kejuaraan, atau uang tunai permainan online, bersama dengan mariyuana Anda sendiri mungkin jauh lebih kecil. Saya tidak menganjurkan Anda akan berada dalam posisi untuk mencapai konsekuensi ini karena saya tidak tahu standar Anda, Anda harus mengerjakan sendiri jenis statistik ini untuk memecahkan kode jika Anda dapat memperoleh pengembalian yang berharga. Terserah satu untuk mengevaluasi kembali individu Anda sendiri secara aktif bermain statistik dan hasil.
Ini benar-benar bagaimana Anda dapat mengatur perusahaan poker Anda sendiri, sama seperti setiap program bisnis.
Anda mungkin akhirnya bertanya, bagaimana Anda bisa lolos dengan ini? Mengapa situs web poker mengizinkan seseorang untuk terus mencapai ini?
Ini adalah titik di mana trik berada. Situs perjudian internet sangat menyadari bahwa 95 persen investor dapat memilih untuk tidak menarik sejumlah uang karena mereka akan melihat keuntungan dari kemenangan, mereka akan terus mencoba dan juga membuat akun mereka tumbuh. Sebagian besar akan kehilangannya dan menyimpan lebih banyak. Betapa kita beragam – sekarang kita memiliki Disiplin. Kami sadar bahwa jika kami menarik $ 2.000, kami dapat berinovasi 2 saldo baru dengan semua £ 1.100 pertama kami dan mengantongi 900 Pro Fit.
Harap luangkan waktu untuk membaca ketentuan dan ketentuan setiap situs pria karena beberapa bonus pendaftaran menyertakan pedoman dan aturan yang perlu Anda ikuti sampai Anda dapat membuat konsesi.
Search for:
Search
Informasi Terbaru
Pembayaran Slot Ice3bet
Bisnis Poker – Bisakah Anda Menghasilkan Uang Dari Situs Poker Online situs judi slot online?
Tentu-api Rencana Poker Online Yang Dapat Membantu Anda Menang Huge
10 Tips Menulis Header untuk Meningkatkan Lalu Lintas Periklanan Anda Secara Instan – Tahap SEO
Partner Kami
Dapatkan bonus dengan mengajak dan mendaftarkan teman-teman untuk bermain di situs jasabola terpercaya, Bonus akan didapatkan secara otomatis.
Wahyupoker merupakan situs Pkv Games Terpercaya teraman karena situs ini memberikan keamanan dan pelayanan terbaik. Anda tidak perlu khawatir dan ragu bergabung di sini.
QQMEGA368 salah satu situs Judi online yang saat ini menjadi pilihan para pecinta perjudian yang ada di Indonesia ini. Mulai dari jenis permainan Judi pulsa.


content:
Promo untuk Pelanggan Tingkatkan penjualan dengan buat swasembada atau pilih langsung beberapa pilihan promo GoFood & GoPay yang sesuai dengan kebutuhan usaha. Pembayaran di Outlet Terima pembayaran non-tunai, buat promo, cek pesan, bisa dilakukan dengan mudah. Pesan Bahan Baku Supplier restoran & bahan baku segar untuk kebutuhan bisnis kuliner Mitra Usaha Gojek. aksebilitas dan parkir, permusuhan, dan kedekatan dengan usaha yang lainnya. Nyatakan wujud Anda dengan jelas. Pastikan semua orang memahami visi dan peran mereka di misi tersebut sejak asal. Sementara beberapa hal bisa Anda lakukan sendiri, sepantasnya berkonsultasi dengan pengacara saat memulai, sehingga Anda siap memastikan bahwa Anda duga mencakup semua yang Dikau butuhkan. Hak istimewa, itu mencakup lebih dari 3. 500 barang dagangan start dari produk elektronik serta mainan anak-anak hingga kelengkapan olahraga dan rambut tiruan.
Anda bisa mulai menelaah tahu informasi tren dagang yang sedang berkembang. Beserta demikian kekecewaan pelanggan Dikau dapat terobati dan usaha yang sudah Anda bangun dari nol tidak akan tercoreng namanya. Untuk tersebut kiranya penting untuk menutupi segala catatan secara uraian sebagai bahan evaluasi dengan lebih komprehensif.
Jika rombongan mendukung maka motivasi Dikau untuk melanjutkan usaha bakal lebih besar. maka Dikau tidak akan banyak mengheningkan tentang untung atau sia-sia saja. Dengan terus konsisten berkarya, pada akhirnya Anda akan mendapatkan apresiasi dari bisnis yang dijalankan. Berikut ini adalah cara memulai bisnis sendiri agar tidak senang menyerah terhadap tantangan dengan ada. Pengelolaan Usaha Point Of Sale Catat order online & makan pada tempat dengan cepat, serta dapatkan laporan yang terintegrasi.
Saat memilih bisnis sebagai tumpuan untuk mengembangkan potensi, oleh karena itu Anda sudah berada pada jalur yang tepat. Anda ingin melakukan lebih jumlah hal berbeda dan menemukan kemampuan terbaik yang terdapat dalam diri. Kondisi ini biasanya dipengaruhi oleh penuh hal, termasuk keinginan guna mendapatkan kesuksesan yang bertambah besar dari saat itu. Namun, cari tahu terlebih dahulu agar produk nun diiklankan bisa memberikan dampak yang maksimal. Indonesia ialah pengguna sosial media nun sangat aktif, terutama pada Instagram yang kini terbanyak ke-3 di dunia, sehabis Amerika Serikat dan Brazil. Anda bisa memanfaatkan syarat sosial ini untuk berbuat promosi penjualan produk. Ternyata tim menjadi salah satu resep keberhasilan sebuah usaha.
Dikau perlu membentuk tim yang solid dengan rekan jual beli yang handal untuk mengangkat pekerjaan karena tidak barangkali segala hal dilakukan otonom. Ketika usaha mengalami kerumitan, keluarga juga akan masuk merasakan dampaknya.
Untuk mempermudah proses evaluasi Anda, Moka memiliki fitur COGS pada mana Anda dapat mendatangi harga beli untuk setiap barang yang dijual. Moka dapat membantu Anda memikirkan rata-rata pengeluaran hingga memantau laba bersih dan licik yang didapat dari penjualan Anda. Anda juga dapat mempelajari kisah-kisah pebisnis nun berhasil memulai dari nol hingga sukses. Dari kisah-kisah mereka Anda dapat menyimak kegagalan yang mereka natural, serta bagaimana cara untuk bangkit dari kegagalan ini. Anda juga dapat menemukan celah mana yang bisa Anda manfaatkan. Memulai jual beli tanpa memahami pasar sama saja dengan menyimpan peledak waktu. Mungkin tidak saat ini, tapi usaha yang sudah biasa Anda bangun dari nol dapat runtuh sewaktu-waktu.


content: Kami menyediakan berbagai corak dan motif lantai vinyl. Salah satunya adalah corak serat kayu pabrikan brand Woosoung ini. Memiliki permukaan yang halus. Produk Woosoung sudah banyak digunakan baik untuk hunian pribadi maupun komersial.