Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
1
PRENSENTATION KELOMPOK 10
Sukses…!! Amienn..!! Di susun oleh : MIRA MINARTI A.04 miraaminarti.wordpress.com
2
Pengertian Metode Least Square
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, sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut. SEMANGAT
3
PEMBAHASAN Metode ini paling sering digunakan untuk meramalkan Y, karena perhitungannya lebih teliti. Persamaan garis trend yang akan dicari ialah (Y ‘ = a 0 +bx ) (a = ( ΣY) / n) (b = ( ΣYx) / Σ x 2) Y ‘ = data berkala (time series) = taksiran nilai trend. a0 = nilai trend pada tahun dasar. b = rata-rata pertumbuhan nilai trend tiap tahun. x = variabel waktu (hari, minggu, bulan atau tahun) Untuk melakukan penghitungan, maka diperlukan nilai tertentu pada variabel waktu (x) sehingga jumlah nilai variabel waktu adalah nol atau Σx = 0.
4
Ketentuan untuk data ganjil
1. Untuk n ganjil maka n= 2k+1 X k+1=0 Jarak antara 2 waktu diberi nilai satu satuan Diatas 0 diberi tanda negatif ( - ) Dibawahnya diberi tanda positif ( + )
5
Contoh Kasus Data Ganjil :
6
PENYELESAIN Secara umum persamaan garis linier dari analisis time series adalah : Y = a + b X. Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut : a = 548/ 9 = 60,88 b = 1080 / 60 = 18 Persamaan garis liniernya adalah : Y = 60, X Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah : Y = 60, (untuk tahun 2010 nilai X adalah 11), sehingga : Y = 60, = 258,88 artinya penjualan barang “X” pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 258,88 unit.
7
و السلا م عيكم ور.وب مرا منرتي ١١١٤١٢٨٣
Presentasi serupa
© 2024 SlidePlayer.info Inc.
All rights reserved.