Metode Least Square Data Genap

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
STATISTIKA CHATPER 8 (FORECASTING / PERAMALAN)
Advertisements

Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
ANALISIS RUNTUT WAKTU.
Peramalan (Forecasting)
P ertemuan 9 Data berkala J0682.
ANALISIS DATA BERKALA.
ANALISIS TREND STATISTIK DESKRIPTIF
PERAMALAN DENGAN TREND
ANALISIS DATA BERKALA.
Metode Least Square Data Ganjil
Statistika Deskriptif Bina Sarana Informatika Jl. Kaliabang No. 8 Perwira Bekasi Statistika Deskriptif WEB KELOMPOK Analisa Data Berkala Metode.
ANALISIS DATA BERKALA.
STATISTIK 1 Pertemuan 11: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
TREND LINIER SIP-Sesi8.
Tekhnik Proyeksi Bisnis
METODE-METODE PERAMALAN BISNIS
Bab IX ANALISIS DATA BERKALA.
Analisa Data Berkala dengan Metode Least Square
PERAMALAN “Proyeksi Tren”
RESPONSI.
Manajemen Operasional
MENENTUKAN TREND Terdapat beberapa metode yang umum digunakan untuk menggambarkan garis trend. Beberapa di antaranya adalah metode tangan bebas, metode.
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
BAB IX ANALISIS DATA BERKALA (Menentukan Trend) (Pertemuan ke-17)
kelompok ahli. Disini ada proses “learning”.
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Resista Vikaliana Statistik deskriptif 2/9/2013.
Analisis Time Series.
Manajemen Operasional (Peramalan Permintaan)
ANALISIS DERET BERKALA dengan METODE SEMI AVERAGE
Deret berkala dan Peramalan Julius Nursyamsi
STATISTIK 1 Pertemuan 11: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
STATISTIKA DESKRIPTIF KELOMPOK 10 Analisa Data Berkala Metode Least Square.
STATISTIKA DESKRIPTIF KELOMPOK 10 Analisa Data Berkala Metode Least Square.
Kelompok CDM ( Cash Deposit Machine )
ANALISIS DATA BERKALA.
Metode Semi Average (Setengah rata-rata) NAMA. : NENENG FATIHATU R NIM
ANALISIS RUNTUT WAKTU Dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa lalu, yang dapat digunakan untuk memperkirakan pola pada masa yang.
Metode Semi Average (Setengah rata-rata) NAMA. : DWI INDAHSARI NIM
Nama : Mochammad Zaki Mubarok Kelas : 11. 2A. 05 NIM :
Metode Semi Average (Setengah rata-rata)
Metode Semi Average (Setengah rata-rata)
STATISTIK BISNIS Pertemuan 6: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
LINDA ZULAENY HARYANTO
Statistika Deskriptif Bina Sarana Informatika Jl. Kaliabang No. 8 Perwira Bekasi Statistika Deskriptif WEB KELOMPOK Analisa Data Berkala Metode.
BAB 6 analisis runtut waktu
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
PRENSENTATION KELOMPOK 10
Moving Average Dimas Aryo Wibowo B.04.
Metode Semi Average (Setengah rata-rata)
Tugas Statistika Deskriptif
Tugas Moving Average Rani Wahyuningsih B.04.
Metode Semi Average (Setengah rata-rata)
11.2A.05 Komputerisasi Akuntansi
Data Genap Kelompok Komponen Genap
Tugas Moving Average Nama :Yanurman giawa Nim No.Absen : 05.
06 Analisis Trend Analisis deret berkala dan peramalan
Data berkala Tugas mandiri 01 J0682
Manajemen Operasional
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Statistika Deskriptif Bina Sarana Informatika Jl. Kaliabang No. 8 Perwira Bekasi Statistika Deskriptif WEB KELOMPOK Analisa Data Berkala Metode.
Manajemen Operasional
Metode Semi Average (Setengah rata-rata) NAMA. : DWI INDAHSARI NIM
STATISTIK 1 Pertemuan 13: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
Analisis Time Series.
STATISTIKA DESKRIPTIF
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Transcript presentasi:

Metode Least Square Data Genap FITRI NURHATIKOH 11141292 11. 2A. 04 Metode Least Square Data Genap

Metode Least Square (kuadrat terkecil) merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang. Metode ini paling sering digunakan untuk meramalkan Y, karena perhitungannya lebih teliti.

Rumus Mencari persamaan garis trend Y = α+bx  α = (∑У)/n   b =(∑Уx)/ ∑x2

Keterangan : Y = Data Berkala (Time Series) a = Nilai trend pada Tahun dasar b = Rata-rata pertumbuhan nilai Trend tiap tahun x = Variabel waktu (Hari, Minggu, Bulan atau Tahun) n = Jumlah data tiap kelompok

waktu adalah nol atau ∑x = 0. Untuk melakukan penghitungan, maka diperlukan nilai tertentu pada variabel waktu (x) sehingga jumlah nilai variabel waktu adalah nol atau ∑x = 0. Untuk n genap maka n = 2k  X ½ [k+(k+1)] = 0 • Jarak antara dua waktu diberi nilai dua satuan. • Di atas 1 diberi tanda negatif • Dibawahnya diberi tanda positif.

Contoh Kasus Data Genap : Tabel : Ramalan Penjualan Handphone “X” (Dalam Unit) Fitri Cell Tahun 2002-2009 Tahun Y X YX X2 Y2 2002 20 2003 40 2004 98 2005 50 2006 75 2007 60 2008 82 2009 90 Jumlah 515

Hasil Tahun Y X YX X2 Y2 2002 20 -7 -140 49 400 2003 40 -5 -200 25 1600 2004 98 -3 -294 9 9604 2005 50 -1 -50 1 2500 2006 75 5625 2007 60 3 180 3600 2008 82 5 410 6724 2009 90 7 630 8100 Jumlah 515 611 168 38153

Contoh soal Data Genap : 1) Dengan menggunakan persamaan diatas, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2012 adalah …. Y = a + bx = 64,37 + 3,63. 13 = 64,37 + 47,19 = 111,56 2) Dengan menggunakan persamaan diatas, dapat diramalkan penjualan pada tahun 1999 adalah…. = 64,37 + 3,63. (-13) = 64,37 + -47,19 = 17,18