Adminstrasi BisnisKelompok Jeni Alvi Lutfiani Sinta Paridah Elis Setiawati Nunung Nuraeni Analsis Laporan Keuangan analsis times series dan forcasting.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
METODE PERAMALAN Metode Peramalan (forecasting)
Advertisements

Bab 10 PENGELOLAAN KEUANGAN.
TEKNIK PRAKIRAAN ATAU PERAMALAN
ANOVA (Analysis of Variance)
Susanti Prasetiyaningtiyas. REFERENSI 1. Makridakis,Wheelwright and MCGee “ Forecasting : Methods and Applications” Second Edition. 2. Kuncoro,Mudradjat.
Peramalan STIE PUTRA BANGSA.
ELMI SUKMAWATI, METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN APLIKASI MICROSOFT VISUAL BASIC 6.0 DALAM MERAMALKAN PRODUKSI SANDANG CV. GUNTING MAS BANJARAN.
PERENCANAAN.
PREDIKSI NILAI SAHAM H.M SAMPOERNA Tbk PADA BURSA EFEK Achmad Fajaruddin Yusuf ( ) for further detail, please visit
Konversi Sinyal Analog ke Sinyal digital dan sebaliknya
Pertemuan 24 ANALISA SAHAM
Pertemuan VIII Peramalan Produk
DERET BERKALA (TIME SERIES) (1)
Pemodelan Volatilitas
DASAR-DASAR PERAMALAN
Dian Safitri P. Koesoemasari
PERENCANAAN PERMINTAAN DALAM Supply Chain
FORECASTING -PERAMALAN-
STATISTIK untuk Penelitian Kesehatan
KONSEP DASAR STATISTIKA
Pertemuan Metode Peramalan (Forecasting Method)
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FEM-IPB
PERAMALAN (FORECASTING)
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
METODE-METODE PERAMALAN BISNIS
ANOVA (Analysis of Variance)
MANAJEMEN INVENTORY DAN LOGISTIK
PERAMALAN “Proyeksi Tren”
MODUL 19 POKOK BAHASAN : ( TIME SERIES MODEL )
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2015/2016
MANAJEMEN INVENTORY DAN LOGISTIK
Abdul Kudus, SSi., MSi., PhD. Jumat, – 18.10
Program Kuliah Kelas Karyawan
SISTEM INFORMASI KEUANGAN
TEKNIK PERAMAL PENJUALAN
Resista Vikaliana Statistik deskriptif 2/9/2013.
Program Kuliah Kelas Karyawan
Manajemen keuangan.
Implementasi IT dalam Strategi Bisnis
Peramalan Data Time Series
STATISTIKA Dosen: Enny K. Sinaga, M.Si
Peramalan Operation Management.
Sistem Peramalan Hama dan Penyakit
Bab 10 PENGELOLAAN KEUANGAN.
Peramalan .Manajemen Produksi #3
PERENCANAAN Proses penentuan tujuan atau sasaran yang hendak dicapai dan Menetap jalan dan sumber yang diperlukan untuk mencapai tujuan Secara efektif.
ANGKA INDEKS Cakupan: Harga Relatif (Price Relatives)
G A M B A R A N P A S A R.
STUDI KELAYAKAN BISNIS VI
Identifikasi Biaya-biaya
SISTEM INFORMASI PERAMALAN
STATISTIK BISNIS Pertemuan 6: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
VI. DATA, INSTRUMEN DAN HASIL PENGUKURAN
Pertemuan-3 PERAMALAN (FORECASTING)
DERET BERKALA (TIME SERIES) (1)
TEHNIK PROYEKSI BISNIS
BAB 2 PENYAJIAN DATA.
ANALISIS RASIO.
ANALISIS RASIO.
Chapter 9 PENGUMPULAN DATA
OLEH : AULIA SEKARRINI FRENDA SETIANING P
Pertemuan 09 Parameter Bursa dan Mekanisme Pembentukan Harga di Bursa
PERAMALAN DAN PERENCANAAN KEUANGAN
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
ANGKA INDEKS Cakupan: Harga Relatif (Price Relatives)
ANOVA (Analysis of Variance)
CHAIRANISA ANWAR, SST. MKM
Analisa Runtun Waktu.
METODE PERAMALAN.
FORECASTING (PERAMALAN) DALAM MANAJEMEN OPERASI NURJANNAH ENDAH RAHAYU,SE.,MM.
Transcript presentasi:

Adminstrasi BisnisKelompok Jeni Alvi Lutfiani Sinta Paridah Elis Setiawati Nunung Nuraeni Analsis Laporan Keuangan analsis times series dan forcasting data keuangan

Deret Waktu( Times Series ) Dalam statistika dan pemrosesan sinyal, deret waktu adalah rangkaian data yang berupa nilai pengamatan (pengamatan) yang diukur selama kurun waktu tertentu, berdasarkan waktu dengan interval yang uniform sama. Beberapa Contoh data deret waktu adalah produksi total tahunan produk pertanian indonesia, harga penutupan harisan sebuah saham di pasar modal untuk kurun waktu satu bulan, suhu udara per jam, dan penjualan total bulanan sebuah pasar swalayan dalam waktu satu tahun.

Analisis Deret Waktu Analisis deret waktu (Bahasa Inggris: time series analysis) merupakan metode yang mepelajari deret waktu, baik dari segi teori yang menaunginya maupun untuk membuat peramalan (prediksi). Prediksi / Peramalan deret waktu adalah penggunaan model untuk memprediksi nilai di waktu mendatang berdasar peristiwa yang telah terjadi. Di dunia bisnis, data deret waktu digunakan sebagai bahan acuan pembuatan keputusan sekarang, untuk proyeksi, maupun untuk perencanaan pada masa depan. Contoh penggunaannya adalah pada harga pembukaan harga saham di bursa efek berdasar performa sebelumnya.

Asumsi Deret Waktu Ada beberapa asumsi penting yang harus dipenuhi agar data deret waktu dapat digunakan dalam keperluan proyeksi/peramalan. Beberapa diantaranya adalah adanya ketergantungan antara kejadian masa mendatang terhadap masa sebelumnya atau lebih dikenal dengan istilah adanya autokorelasi antara Zt dan Zt-k.Asumsi berikutnya adalah aktivitas pada masa depan mengikuti pola yang terjadi pada masa lalu dan hubungan/keterkaitan pada masa lalu dapat ditentukan dengan pengamatan atau penelitian.Akurasi yang dihasilkan dari peramalan deret waktu, sangat ditentukan oleh seberapa jauh asumsi-asumsi diatas dipenuhi.