STATISTIK INDUSTRI MODUL 10

Presentasi berjudul: "STATISTIK INDUSTRI MODUL 10"— Transcript presentasi:

1 STATISTIK INDUSTRI MODUL 10
INDEKS MUSIMAN DAN GERAKAN SIKLIS Tujuan Belajar Setelah mempelajari bab ini, Anda diharapkan :  Mengenali komponen data berkala  Membedakan masing-masing komponen data berkala  Menghilangkan pengaruh musiman GERAKAN MUSIMAN, PENYESUAIAN DATA BULANAN, DAN INDEKS MUSIMAN Dalam modul 9 telah dibahas salah satu komponen data berkala yaitu trend. Didalam modul ini akan dibahas komponen lainnya seperti gerakan musiman dan gerakan siklis. Gerakan musiman (seasonal movement or variation) merupakan gerakan yang tertentu dalam arti naik turunya terjadi pada waktu-waktu yang sama atau sangat berdekatan. Disebut gerakan musiman oleh karena terjadinya bertepatan dengan pergantian musiman dalam satu tahun (musim panen padi harga beras turun dan pada waktu menjelang panen harga masih tinggi, juga harga buah-buahan seperti rambutan, duku dsb, akan dipengaruhi oleh musim panen. Gerakan lainnya yang terjadi secara teratur dalam waktu yang sangat singkat juga disebut gerakan musiman, misalnya :  Naik turunnya temperature seorang pasien tiap jam dari hari ke hari  Naik turunya produksi karet tiap bulan dari tahun ke tahun  Naik turunnya jumlah orang keluar negeri pada waktu muism haji

2 Kolom (2) 98,11809 (= Bulan Jumlah hari dibagi 365/12 (1) (2) (3) (4)
Factor Pengali = 100 x kebalikan kolom (3) (1) (2) (3) (4) Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 31 28 30 1,01918 0,92055 0,98630 98, (= 98,118) 108, ( = 108,631) 98,118 ) 101, ( = 101,389) 365 12,00000 1.200,000 Kolom (3) dari table diatas menunjukkan hasil bagi dari jumlah hari setiap bulan dengan 30,4167. Penyimpangan hasil bagi itu dari 1 menunjukkan (penyimpangan dalam bentuk perbandingan) data yang diamati dengan data yang seharusnya, seandainya setiap bulan mempunyai jumlah hari yang sama.

3 Contoh : Diketahui hasil penjualan suatu jenis barang selama bulan
Januari, Februari, Maret, April,……, masing-masing sebesar 75%, 125%, 110%, 150%,….dari rata-rata hasil penjualan untuk seluruh tahun. Angka-angka tersebut merupakan angka indeks musiman. Rata-rata angka indeks musiman untuk seluruh tahun seharusnya sebesar 100%, dan jumlah seluruh angka indeks musiman harus 1.200% (tanda % sering dihilangkan / tidak ditulis). Beberapa metode untuk menghitung angka indeks musiman, antara lain : 1. Metode rata-rata sederhana (simple average method) 2. Metode relative bersambung (link relative method) 3. Metode rasio terhadap trend (ratio to trend method) 4. Metode rasio tarhadap rata-rata bergerak (ratio to moving average method) 1. Metode Rata-rata Sederhana Perhatikan table 2 : Produksi Gas Indonesia (000 MCF) Bulan 1995 1996 1997 1998 Jumlah (2) s/d (5) Rata-rata (6) : 4 (1) (2) (3) (4) (6) (7) Januari 259.98 278.52 276.43 267.78 ,50