Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

ANALISIS RUNTUT WAKTU OLEH ERVITA SAFITRI. ANALISIS RUNTUT WAKTU Analisis runtut waktu dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "ANALISIS RUNTUT WAKTU OLEH ERVITA SAFITRI. ANALISIS RUNTUT WAKTU Analisis runtut waktu dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa."— Transcript presentasi:

1 ANALISIS RUNTUT WAKTU OLEH ERVITA SAFITRI

2 ANALISIS RUNTUT WAKTU Analisis runtut waktu dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa lalu, yang digunakan untuk memperkirakan pola pada masa yang akan datang untuk kebutuhan kegiatan bisnis. Dalam analisis runtut waktu, variabel independen yang digunakan adalah waktu dimana variabel independen dapat digunakan untuk meramalkan variabel dependen

3 Dekomposisi Pendekatan dalam analisis runtut waktu adalah berusaha untuk mengidentifikasi faktor-faktor komponen yang mempengaruhi nilai-nilai periodik dalam suatu serial. Proses identifikasi ini disebut dekomposisi Empat komponen dalam analisis runtut waktu yaitu : Trend, Variasi siklus, Variasi musim dan fluktuasi tak tertentu.

4 Tren - Kecenderungan • Tren – Merupakan suatu gerakan kecenderungan naik atau turun dalam jangka panjang yang diperoleh dari rata- rata perubahan dari waktu ke waktu dan nilainya cukup rata atau mulus • Bentuk tren – Tren positif = tren meningkat Y = a + b.X – Tren negatif = tren menurun Y = a – b.X

5 Bentuk Tren Tren positif Tren negatif

6 Metode Analisa Tren • Metode Tangan Bebas (Free Hand method) • Metode semi rata – rata ( Semi average method) • Metode kuadrat terkecil ( Least square method)

7 1. METODE TANGAN BEBAS Metode tangan bebas merupakan metode yang sangat sederhana serta tidak memerlukan perhitungan. Metode ini memiliki kelemahan sehingga jarang digunakan yaitu : 1.Gambar kurang akurat karena kemiringan garis tren tergantung dari orang yang membuatnya 2.Nilai-nilai trendnya kurang akurat

8 2. Metode semi rata - rata • Dengan cara mencari rata – rata kelompok data • Langkah : – Kelompokan data menjadi dua kelompok – Hitung rata – rata hitung dan letakkan di tengah kelompok ( K1 dan K2), menjadi nilai konstanta (a) dan letak tahun merupakan tahun dasar – Hitung selisih K2 – K1 • K2 – K1 > 0 = Tren positif • K2 – K1 < 0 = Tren negatif

9 Lanjutam …………. • Langkah berikut – Tentukan nilai perubah tern (b) dengan cara : b = – Persamaan tren ; Y’ = a + b.X Untuk mengetahui besarnya tren, masukan nilai (X) pada persamaan – Untuk data ganjil, data (tahun) tengah dapat dihilangkan atau dihitung dua kali K2 – K1 th dasar 2 – th dasar 1

10 Contoh TahunPenjualanRata 2Nilai X tahun dasar Untuk Nilai (a) = = Untuk Nilai (b) = (152.8 – 131.0)/ (2006 – 2002) = 5.45

11 Lanjutan ……. • Maka persamaan tren – Tahun dasar 2002 Y’ = (X) – Tahun dasar 2006 Y’ = (X) • Peramalan tahun 2009 – Y’ = (7)= – Y’ = (3)=

12 12 CONTOH METODE SEMI RATA-RATA TahunPelangganRata- rata Nilai X th dasar 2004 Nilai X th dasar ,2 -4 K ,04, , ,1 2 K ,76, ,2 41 Nilai a 2004 = 4,93 Nllai a 2007 = 6,67 b = (6,67 – 4,93)/ b = 0,58

13 Lanjutan ……. • Maka persamaan tren – Tahun dasar 2004 Y’ = 4,93+ 0,58 (X) – Tahun dasar 2007 Y’ = 6,67 + 0,58 (X) • Peramalan tahun 2009 – Y’ = 4,93+ 0,58 (5)= 7,83 – Y’ = 6,67 + 0,58 (2)= 7,83

14 3. Metode kuadrat terkecil • Dengan menentukan garis tren yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dengan data pada garis tren • Y = a + bx • a = (∑y)/n • b = (∑xy)/∑x 2 • Dimana ∑x = 0

15 Metode Least Square (data ganjil) TahunPenjuala n (y) xXyx2x Jumlah

16 Metode Least Square (data ganjil) • Y = a + bx • a = (∑y)/n • b = (∑xy)/∑x 2 • a = 760/5 = 152 • b = 100/10 = 10 • Y = x • Y2008 = (3) = 182

17 Metode Least Square (data genap) TahunPenjual an (y) xXyx2x Jumlah

18 Metode Least Square (data genap) • a = 630/4 = 157,5 • b = 90/20 = 4,5 • Y2008 = 157,5 + 4,5(5) = 180

19 Variasi Siklis Analisis komponen siklis merupakan nilai peramalan yang meragukan karena fluktuasi yang bergelombang atau siklus jangka panjang. Dekomposisi data runtut waktu dapat ditunjukan dengan persamaan : Dimana : C = Siklus T = Trend Y = Nilai yang diramalkan

20 Dari contoh sebelumya : TahunPenjualan YX (T) Siklus C , , , , ,84


Download ppt "ANALISIS RUNTUT WAKTU OLEH ERVITA SAFITRI. ANALISIS RUNTUT WAKTU Analisis runtut waktu dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google