Analisis Deret Waktu.

Presentasi berjudul: "Analisis Deret Waktu."— Transcript presentasi:

1 Analisis Deret Waktu

2 Data deret berkala adalah sekumpulan data yang dicatat dalam suatu periode tertentu.
Manfaat analisis data berkala adalah mengetahui kondisi masa mendatang. Peramalan kondisi mendatang bermanfaat untuk perencanaan produksi, pemasaran, keuangan dan bidang lainnya. Variasi data berkala disebabkan oleh faktor ekonomi dan non ekonomi

3 Variasi Data Berkala Trend jangka panjang
menunjukkan arah perkembangan secara umum (naik/turun) Variasi siklis variasi jangka panjang disekitar garis trend(berlaku untuk data tahunan). berulang untuk periode tertentu Variasi musiman variasi yg mempunyai pola tetap dari waktu ke waktu Variasi yang tidak teratur ( random movements)

4 Analisis Trend Trend Bebas Trend Semi Average Trend Moment
Trend Least Square Trend Kuadratik

5 Metode Trend Bebas Cenderung digunakan sebagai analisis pendahuluan
Melihat pola data amatan melalui tebaran titik dari pasangan data

6 Metode Trend Semi Average
Membagi data menjadi 2 bagian Menghitung rata-rata kelompok. Kelompok 1 (K1) dan kelompok 2 (K2) Menghitung perubahan trend dengan rumus: b = (K2 – K1) (tahun dasar K2 – tahun dasar K1) Merumuskan persamaan trend Y = a + bX

7 contoh Tahun Pelanggan Rata-rata Nilai X th dasar 2013 th dasar 2016
2012 4,2 -1 -4 K1 2013 5,0 4,93 -3 2014 5,6 1 -2 2015 6,1 2 K2 2016 6,7 6,67 3 2017 7,2 4 Y th 2013 = 4, ,58 X Y th 2016 = 6, ,58 X b = (6,67 – 4,93)/ b = 0,58

8 Metode Trend Moment Membentuk persamaan Ẏ = a + bX
Skore nilai X dimulai dari 0,1,2,dst Koefisien a dan b digunakan persamaan : ∑Y = n*a + b*∑X ∑XY= a*∑Y + b*∑X2

9 contoh Tahun Y X XY X2 2012 140 2013 148 1 2014 157 2 314 4 2015 160 3 480 9 2016 169 676 16 ∑ 774 10 1.618 30 Selanjutnya untuk membuat persamaannya bisa digunakan metode eliminasi atau subsitusi

10 Metode Trend Kuadratik
Untuk jangka waktu pendek, kemungkinan trend tidak bersifat linear. Metode kuadratis adalah contoh metode nonlinear Y=a+bX+cX2  Y = a + bX + cX2 Koefisien a, b, dan c dicari dengan rumus sebagai berikut:   a = (Y) (X4) – (X2Y) (X2)/ n (X4) - (X2)2 b = XY/X2 c = n(X2Y) – (X2 ) ( Y)/ n (X4) - (X2)2

11 a = (Y) (X4) – (X2Y) (X2) = n (X4) - (X2)2 b = XY/X2 =
Tahun Y X XY X2 X2Y X4 2007 5,0 -2 -10,00 4,00 20,00 16,00 2008 5,6 -1 -5,60 1,00 5,60 2009 6,1 0,00 2010 6,7 1 6,70 2011 7,2 2 14,40 2880 30.60 5,50 10,00 61,10 34,00 a = (Y) (X4) – (X2Y) (X2) =   n (X4) - (X2)2 b = XY/X = c = n(X2Y) – (X2 ) ( Y) = n (X4) - (X2)2 Jadi persamaan kuadratisnya adalah Y =6,13+0,55x-0,0071x2

12 Metode Trend Eksponensial
Persamaan eksponensial dinyatakan dalam bentuk variabel waktu (X) dinyatakan sebagai pangkat. Untuk mencari nilai a, dan b dari data Y dan X, digunakan rumus sebagai berikut: Y’ = a (1 + b)X Ln Y’ = Ln a + X Ln (1+b) Sehingga a = anti ln (LnY)/n b = anti ln  (X. LnY) - 1 (X)2

13 Tahun Y X Ln Y X2 X Ln Y 2007 5,0 -2 1,6 4,00 -3,2 2008 5,6 -1 1,7 1,00 -1,7 2009 6,1 1,8 0,00 0,0 2010 6,7 1 1,9 2011 7,2 2 2,0 3,9 9,0 10,00 0,9 Nilai a dan b didapat dengan: a = anti ln (LnY)/n = anti ln 9/5=6,049 b = anti ln  (X. LnY) - 1 = {anti ln0,9/10}-1=0,094 (X2) Sehingga persamaan eksponensial Y =6,049(1+0,094)x