STATISTIKA CHATPER 8 (FORECASTING / PERAMALAN)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
SULIDAR FITRI, M.Sc March 18,2014
Advertisements

ANALISIS RUNTUT WAKTU OLEH ERVITA SAFITRI.
Analisis Data Berkala A. PENDAHUlUAN
Forecast/Ramalan Penjualan
Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
ANGGARAN PERUSAHAAN KULIAH 3
ANALISIS RUNTUT WAKTU.
BAB IX Trend Trend merupakan gerakan yang berjangka panjang , lamban dan berkecenderungan menuju ke satu arah, menuju ke arah naik atau arah menurun. Penggambaran.
P ertemuan 9 Data berkala J0682.
BAB X Indeks Musiman & Gerakan Siklis.
ANALISIS DATA BERKALA.
PERAMALAN DENGAN TREND
Metode Least Square Data Ganjil
Metode Semi Average (Setengah rata-rata) NAMA. :ERNI INDRIYANI NIM
STATISTIK 1 Pertemuan 11: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
TREND LINIER SIP-Sesi8.
Dian Safitri P.K. ANALISIS TIME SERIES.
Bab IX ANALISIS DATA BERKALA.
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
PERAMALAN “Proyeksi Tren”
ANALISIS TIME SERIES.
BAB IX ANALISIS DATA BERKALA (Menentukan Trend) (Pertemuan ke-17)
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Resista Vikaliana Statistik deskriptif 2/9/2013.
BAB X Indeks Musiman & Gerakan Siklis.
Analisis Time Series.
SALES FORCASTING Oleh: H. Beben Bahren., S.E., M.si.
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
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.
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)
RAMALAN PENJUALAN Robinhot Gultom, SE, M.Si.
STATISTIK BISNIS Pertemuan 6: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
Keadaan dimana suatu hal mengalami kecenderungan naik atau turun
LINDA ZULAENY HARYANTO
BAB 6 analisis runtut waktu
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
Perencanaan dan Peramalan Keuangan
Metode Least Square Data Genap
Forecast/Ramalan Penjualan
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
Keadaan dimana suatu hal mengalami kecenderungan naik atau turun
Data Genap Kelompok Komponen Genap
Tugas Moving Average Nama :Yanurman giawa Nim No.Absen : 05.
STATISTIKA DESKRITIF Analisa Data Berkala dengan Metode Semi Average
06 Analisis Trend Analisis deret berkala dan peramalan
y x TEKNIK RAMALAN DAN ANALISIS REGRESI
FORECAST PENJUALAN.
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Metode Semi Average (Setengah rata-rata) NAMA. : DWI INDAHSARI NIM
STATISTIK 1 Pertemuan 13: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
Analisis Time Series.
Analisis Deret Waktu.
Keadaan dimana suatu hal mengalami kecenderungan naik atau turun
Transcript presentasi:

STATISTIKA CHATPER 8 (FORECASTING / PERAMALAN) 8-1 Semi average 8-2 Least square 8-3 Trend Moment SULIDAR FITRI, M.Sc April ,2014 Referensi: Modul Analisa Trend dan Forecasting. Ditulis oleh: Agus Sukoco, Santirianingrum Soebandhi STMIK AMIKOM Yogyakarta

TREND Trend merupakan gerakan jangka panjang yang dimiliki kecenderungan menuju pada satu arah, yaitu arah naik dan turun. (Atmajaya, 2009) Trend adalah 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 (smooth). (Purwanto S.K., 2011)

METODE ANALISIS TREND METODE SEMI RATA-RATA (SEMI AVERAGE METHOD) METODE TREND MOMENT METODE KUADRAT TERKECIL (LEAST SQUARE METHOD)

Metode Semi Rata-Rata (Semi Average Method) Metode setengah rata-rata Caranya: membagi data dalam dua bagian yaitu kelompok pertama dan kelompok kedua. selanjutnya dua kelompok tersebut dipergunakan sebagai dasar untuk perhitungan trend dan forecasting. persamaan untuk menghitung Metode setengah Rata-Rata (Semi Average Method) adalah : Y= a + bx

Y= a + bx

Langkah-langkah Metode setengah Rata-Rata (Semi Average Method) 1. Membagi data dalam dua kelompok sama besar 2. Menghitung rata-rata setiap kelompok 3. Menghitung nilai “a” 4. Menghitung Nilai “b” 5. Menentukan Nilai “X” 6. Nilai X untuk data genap adalah -5,-3,-1,+1,+3,+5 dan untuk data aganjil -3,-2,-1,0, +1, +2, +3

sebagi contoh untuk data berjumlah Genap , 8 data maka menghutung X adalah:

Menghitung Nilai Forecast untuk menghitung nilai forecast, X yang dipergunakan adalah berdasarkan perhitungan dari tahun dasar Misalkan data yang didapatkan adalah 8 tahun sebagaimana diatas, maka Nilai X untuk tahun 2012 adalah sebagai berikut:

Contoh : Sebuah Perguruan Tinggi Swasta di surabaya, berdasarkan laporan keuangan didapatkan laporan tahun 2004 sampai dengan 2012 adalah sebagai berikut:

Menghitung Trend: menggunakan table bantu

menghitung nilai “b” n= jumlah data =8, rata-rata kelompok 1 = 6930,75 dan rata-rata kelompok 2 = 10081,75 maka b adalah:

nilai “a” Persamaan Trend untuk kelompok 1 rata rata pada kelompok 1 = 6930,75 . sehingga persamaan trend kelompok 1 adalah : Persamaan Trend untuk kelompok 2 rata rata pada kelompok 2 = 10081,75 sehingga persamaan trend kelompok 2 adalah :

Dengan menggunakan persamaan di atas maka nilai Trend untuk data tersebut adalah :

berdasarkan hasil tabel maka garis trend dan real dapat digambarkan sebagai berikut:

Menghitung Forecast Berdasarkan analisa trend diatas, berapakah Forecast untuk tahun 2012, untuk itu dilakukan perhitungan dengan menggunakan persamaan yang telah ditemukan diatas: Y= 6930,75 + 393,875 X nilai X dihitung dengan berdasarkan tahun dasar, dengan mengacu pada table sebelumnya maka nilai X untuk tahun 2012 adalah :

METODE TREND MOMENT Metode Trend Moment, menggunakan persamaan yang berbeda dengan metode setengah rata-rata untuk menaksir nilai a dan nilai b dalam persamaan trend :

pada metode trend moment, nilai X pada persamaan trend dihitung dengan menjadikan data pertama sebagai tahun dasar dan nilai X=0. Contoh : sebagaimana data pada kasus metode setengah rata-rata maka akan dihitung berapa nilai a dan b dengan metode Tren Moment.

untuk memudahkan menyelesaikan perhitungan, dibuatkan tabel penolong sebagai berikut:

PERSAMAAN

METODE KUADRAT TERKECIL (LEAST SQUARE METHOD) Metode untuk menghitung nilai trend pada tahun berjalan dan untuk mencari forecast pada periode yang akan datang. Untuk menghitung nilai trend dan forecast terlebih dahulu menaksir nila a dan b pada persamaan Y = a + bX. nilai X dihitung denganmengacu pada panduan jika : Data Gasal maka X : ...., -3,-2,-1,0,1,2,3 , .... Data Genap maka X : ...., -3, -1,1,3 , .... persamaan untuk menaksir nilai a dan b adalah:

Contoh: Dengan menggunakan data sebelumnya akan dihitung berapa forecast untuk tahun 2012.

Penyelesaian: Untuk memudahkan perhitungan, maka dibuatkan tabel pembantu sebagaimana di bawah ini:

Graph:

Kesimpulan : 1. Analisa trend adalah analisa untuk mengetahui pola dan tendensi pergerakan perusahaan ditinjau dari bidang yang diinginkan 2. Beberapa analisa trend memeberikan hasil yang berbeda-beda tetapi dalam batas yang sewajarnya. 3. Forecast adalah untuk meramalkan volume dan jumlah pada periode yang akan datang. 4. Hasil dari Forecast sebagai dasar untuk menghitung budget pada periode yang diharapkan. 5. Perbandingan Hasil Forecast dari keempat metode adalah sebagai berikut: 6. Berdasarkan tabel maka didapatkan bahwa hasil metode trend moment dan Least square adalah sama yaitu sebesar 12,092.86 Dan metode setengah rata-rata berbeda yaitu sebesar 12051,13.

Any Queries ?