STATISTIK INDUSTRI MODUL 9

Presentasi berjudul: "STATISTIK INDUSTRI MODUL 9"— Transcript presentasi:

1 STATISTIK INDUSTRI MODUL 9
ANALISIS DATA BERKALA Tujuan Belajar Setelah mempelajari bab ini, Anda diharapkan mampu :  Memahami arti dari data berkala  Menyebutkan jenis-jenis gerakan / variasi data berkala  Menggunakan berbagai metode untuk memperoleh trend ARTI DAN PENTINGNYA ANALISIS DATA BERKALA Seperti telah dibahas dalam modul2, data berkala (time series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembanagan produksi, harga, hasil penjualan, jumlah personil,penduduk, jumlah kecelakaan dsb). Analisis data berkala memungkinkan kita untuk mengetahui perkembangan suatu atau beberapa kejadian serta hubungan / pengaruhnya terhadap kejadian lainnya. Misalnya, apakah kenaikan biaya iklan akan diikutui dengan kenaikan penerimaan hasil penjualan, apakah kenaikan jumlah penggunaan pupuk diikuti dengan kenaikan produksi padi, apakah kenaikan gaji diikuti oleh kenaikan prestasi kerja dsb. Dengan perkataan lain, apakah perubahan suatu kejadian akanmempengaruhi kejadian lainnya, dan kalau memang ada pengaruhnya, berapa besar pengaruh tersebut secara kuantitatif? Contohnya, kalau biaya iklan naik Rp. 100 juta, berapa kenaikan hasil penjualan yang dapat diharapkan; kalau gaji naik 1%, berapa % kenaikan prestasi kerja; kalau penggunaan pupuk naik 10 juta ton, berapa ton produksi padi dapat diharapkan, dsb. Hal ini sudah dibahas dalam analisis korelasi dan regresi pada modul 7 dan 8. Dengan data berkala, kita juga dapat membuat ramalan-ramalan berdasarkan garis regresi atau garis trend.

2 atausatuan waktu yang lebih kecil lagi.
waktu, misalnya kenaikan harga pohon cemara menjelang hari natal,meningkatnya harga-harga bahan makanan dan pakaian menjelang hari raya idul fitri, menurunnya harga beras pada waktu panen dsb. Walaupun pada umumnya gerakan musiman terjadi pada data bulanan yang dikumpulkan dari tahun ke tahun, namun juga berlaku bagi data harian, mingguan, atausatuan waktu yang lebih kecil lagi. 4. Gerakan / variasi yang tidak teratur (irregular or random movements), adalah gerakan / variasi yang sifatnya sporadic, misalnya naik-turunnya produksi akibat banjir yang datangnya tidak teratur. Analisis data berkala pada umumnya terdiri dari uraian (description) secara matematis tentang komponen-komponen yang menyebabkan gerakan-gerakan atau variasi-variasi yang tercermin dalam fluktuasi. Apabila gerakan trend, siklis, musiman, dan acak masing-masing diberi symbol T,C,S dan I, maka data berkala Y merupakan hasil kali dari 4 komponen tersebut, yaitu : Y=TxCxSxI Ada juga ahli statistic yang menganggap bahwa data berkala merupakan penjumlahan dari 4 komponen tersebut, yaitu : Y=T+C+S+I Dalam modul 9 ini akan dibahas garis trend linier dan metode untuk memperolehnya. MENENTUKAN TREND

3 Apabila data tersebut dibuat diagram pencarnya, maka akan
1 2 3 4 5 6 7 PDB (Y) 10.164, 9 11.169, 12.054, 12.325, 12.842, 13.511, 14.180, 8 14.850, Apabila data tersebut dibuat diagram pencarnya, maka akan terlihat bahwa titik-titik koordinat menurut data tersebut ada yang terletak dibawah atau diatas garis trend, dan ada juga yang terletak tepat pada garis trend. Ramalan dengan garis trend lebih realistis karena sudah memperhitungkan kemampuan masa lampau. Dengan metode tangan bebas, diperoleh nilai ramalan Produk Domestik Bruto pada tahun 2000 kurang lebih sebesar Rp ,5 milyar (dibaca pada skala). Misalkan selanjutnya bahwa garis trend tersebut melewati titik koordinat untuk tahun 1992 dan Kalau tahun 1992 dan 1999, nilai X sama dengan 0 dan 7, maka kita bias mengatakan bahwa garis trend yang lurus mempunyai persamaan Y = a + bX. Seperti telah dijelaskan sebelumnya bahwa metode tangan bebas lebih bersifat subyektif, maka untuk memperoleh garis trend yang lebih obyektif adalah dengan duia tititk koordinat yaitu titik asal dan titik akhir. Dalam contoh ini, kita anggap tahun 1992 sebagai tititk asal (X = 0), 1993 titik pertama (X = 1), dan seterusnya. Kalau 1993 sebagai titik asal, maka untuk tahun 1992 (X = -1), 1993 (X = 0), dan seterusnya. Kalau 1992 sebagai titik asal dan 1999 titik akhir, maka kita peroleh dua tititk koordinat [ (0), (10.164,9)] dan [ (7), (14.850,1)]. Kalau nilai- nilai ini kita masukkan ke persamaan garis lurus Y = a + bX, maka kita peroleh persamaan berikut :