Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

BAGIAN– 6 ANALISIS RUNTUT WAKTU 1. Pengertian Runtut Waktu (Time Series) 2. Komponen Time Series 3. Analisis Pola Perubahan Variabel.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "BAGIAN– 6 ANALISIS RUNTUT WAKTU 1. Pengertian Runtut Waktu (Time Series) 2. Komponen Time Series 3. Analisis Pola Perubahan Variabel."— Transcript presentasi:

1 BAGIAN– 6 ANALISIS RUNTUT WAKTU 1. Pengertian Runtut Waktu (Time Series) 2. Komponen Time Series 3. Analisis Pola Perubahan Variabel

2 Statistika I: Analisis Runtut Waktu2 Pengertian TIME SERIES b Time series is a set (or series) of numerical values of a particular variable listed in chronological order b Alasan mempelajari data time series - mengetahui pola perubahan nilai variabel pada masa lalu - berdasarkan pola perubahan nilai variabel pada masa lalu dilakukan peramalan nilai variabel pada masa yang akan datang

3 Statistika I: Analisis Runtut Waktu3 Komponen Time Series b Secular Trend (Long-term Trend) - T b Seasonal Variations (Seasonal Effect) - S b Cyclical Fluctuations (Cyclical Effect) - C b Irregular Movements (Random Variation) - I Total pengaruh: Y = T x S x C x I

4 Statistika I: Analisis Runtut Waktu4 Secular Trend (Long-term Trend)  Bentuk umum persamaan trend: Y = a + bX Y: variabel yang diamati a: nilai Y pda tahun dasar (intersep) b: perubahan nilai Y per periode (slope) X: waktu

5 Statistika I: Analisis Runtut Waktu5 LANJUTAN …  Metode menentukan Persamaan Trend: 1.Metode Tangan Bebas (Free Hand Method) 2.Metode Semi Rata-rata (Semi Average Method) 3.Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method)

6 Statistika I: Analisis Runtut Waktu6 CONTOH MENENTUKAN PERSAMAAN TREND TahunProduksi 20006 200118 200224 200336 200430 200542

7 Statistika I: Analisis Runtut Waktu7 Free-hand Method Prod. (Y) 50 50 40 40 30 30 20 20 10 10 0 2000 ‘ 01 ’02 ’03 ’04 ’05 Tahun (X) 0 2000 ‘ 01 ’02 ’03 ’04 ’05 Tahun (X) YYYY XXXX

8 Statistika I: Analisis Runtut Waktu8 LANJUTAN ….  Misalnya dari ganbar tersebut:  Garis memotong sumbu pada 10   Y/  X = 4  Maka persamaan tend-nya adalah Y = 10 + 4X

9 Statistika I: Analisis Runtut Waktu9 Grafik Produksi

10 Statistika I: Analisis Runtut Waktu10 METODE SEMI RATA-RATA b Membuat persamaan trend dengan membagi data menjadi dua kelompok data. Kemudian masing-masing bagian dihitung rata-ratanya. b Slope (b) persamaan trend adalah perubahan per tahun dari rata-rata kelompok data pertama sampai dengan rata-rata kelompok data kedua. b Persamaan trend yang menggunakan rata-rata kelompok pertama sebagai konstanta (a) adalah persamaan trend dengan tahun dasar tahun pada rata-rata pertama. b Persamaan trend yang menggunakan rata-rata kelompok kedua sebagai konstanta (a) adalah persamaan trend dengan tahun dasar tahun pada rata-rata kedua.

11 Statistika I: Analisis Runtut Waktu11 Contoh Kasus b Berikut ini data produksi tahun 2000-2005. Buatlah persamaan trend dengan menggunakan metode semi rata-rata. Kemudian gunakan persamaan trend tersebut untuk meramal produksi tahun 2006 – 2010. Tahun 200020012002200320042005 Produksi61824323040

12 Statistika I: Analisis Runtut Waktu12 JAWABAN KASUS SEMI AVERAGE METHOD TahunProduksi (Y) Semi Rata-rata Slope 2000 6 2001 18 48/3 = 16 2002 24 2003 32 2004 30 102/3 = 34 2005 40 Pers. Trend thn. Dasar 2001:Y = 16 + 6X 18/3 = 6

13 Statistika I: Analisis Runtut Waktu13 LANJUTAN … TahunX Ramalan Y 20065 46 46 2007652 2008758 2009864 2010970 Tahun dasar tahun 2001: Y = 16 + 6X Y = 16 + 6(5) = 46

14 Statistika I: Analisis Runtut Waktu14 LANJUTAN … Tahun dasar tahun 2004: Y = 34 + 6X TahunX Ramalan Y 20062 46 46 2007352 2008458 2009564 2010670 Y = 34 + 6(2) = 46

15 Statistika I: Analisis Runtut Waktu15 METODE KUADRAT TERKECIL ( Least Square Method ) b Formulasi untuk menentukan a dan b pada persamaan trend Y = a + bX adalah Formula jika  X = 0

16 Statistika I: Analisis Runtut Waktu16 Contoh Kasus least square Berikut ini data produksi tahun 2000-2006. Buatlah persamaan trend dengan menggunakan metode semi rata- rata. Kemudian gunakan persamaan trend tersebut untuk meramal produksi tahun 2007 – 2010. Thn2000200120022003200420052006 Prod.6182432303648

17 Statistika I: Analisis Runtut Waktu17 JAWABAN KASUS LEAST SQUARE TahunYXXYX2X2 20006000 2001181 1 2002242484 2003323969 200430412016 200536518025 200648628836 1942175091 Tahun dasar = Tahun 2000 b = 6 a = 9,71 Persamaan trend: Y = 9,71 + 6X

18 Statistika I: Analisis Runtut Waktu18 RAMALAN Y TAHUN 2007-2010 TahunXRamalan Y 2007751,71 2008857,71 2009963,71 20101069,71 Y = 9,71 + 6( 7 ) = 51,71

19 Statistika I: Analisis Runtut Waktu19 LANJUTAN … Tahun dasar = Tahun 2003 TahunYXXYX2X2 20006-3-189 200118-2-364 200224-241 200332000 2004301 1 2005362724 20064831449 194016828 b = 6 a = 27,71 Persamaan trend: Y = 27,71 + 6X

20 Statistika I: Analisis Runtut Waktu20 LANJUTAN … TahunXRamalan Y 2007451,71 2008557,71 2009663,71 2010769,71 Y = 27,71 + 6( 4 ) = 51,71

21 Statistika I: Analisis Runtut Waktu21 SEASONAL VARIATION b Identifikasi terhadap perubahan nilai variabel yang disebabkan oleh perubahan musim b Tenggang waktu perubahan lebih pendek drpd trend (mis. Bulanan, kuartalan, semesteran) b Ramalan nilai variabel menggunakan indeks musiman

22 Statistika I: Analisis Runtut Waktu22 AVERAGE METHOD AVERAGE METHOD Bulan Produksi IM Januari22(22/57,1) x 100 = 38,51 Februari38(38/57,1) x 100 = 66,55 Maret60105,10 April34 59,54 Mei 46 80,56 Juni 73 127,85 Juli 64 120,08 Agustus85 148,86 September61 106,83 Oktober79 138,35 Nopember 40 70,05 Desember 82 143,61 TOTAL685 RATA-RATA (685/12) = 57,1

23 Statistika I: Analisis Runtut Waktu23 MOVING AVERAGE METHOD BulanProduksi Rata-rata IM Januari 22 - - Februari 38 120/3 = 40 (38/40) x 100 = 95,0 Maret 60132/3 = 44 (60/44) x 100 = 136,4 April 34 50 (34/50) x 100 = 68,0 Mei 46 51 = 90,2 Juni 73 61= 119,7 Juli 64 74= 86,5 Agustus 85 70= 121,4 September 61 75= 81,3 Oktober 79 60= 131,7 Nopember 40 67= 59,7 Desember 82 - -


Download ppt "BAGIAN– 6 ANALISIS RUNTUT WAKTU 1. Pengertian Runtut Waktu (Time Series) 2. Komponen Time Series 3. Analisis Pola Perubahan Variabel."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google