2. Metode semi rata - rata Dengan cara mencari rata – rata kelompok data Langkah : Kelompokan data menjadi dua kelompok Hitung rata – rata hitung dan letakkan.

Presentasi berjudul: "2. Metode semi rata - rata Dengan cara mencari rata – rata kelompok data Langkah : Kelompokan data menjadi dua kelompok Hitung rata – rata hitung dan letakkan."— Transcript presentasi:

1 2. Metode semi rata - rata Dengan cara mencari rata – rata kelompok data Langkah : Kelompokan data menjadi dua kelompok Hitung rata – rata hitung dan letakkan di tengah kelompok ( K1 dan K2), menjadi nilai konstanta (a) dan letak tahun merupakan tahun dasar Hitung selisih K2 – K1 K2 – K1 > 0 = Tren positif K2 – K1 < 0 = Tren negatif

2 th dasar 2 – th dasar 1 Langkah berikut Lanjutam ………….
Tentukan nilai perubah tern (b) dengan cara : b = Persamaan tren ; Y’ = a + b.X Untuk mengetahui besarnya tren, masukan nilai (X) pada persamaan Untuk data ganjil, data (tahun) tengah dapat dihilangkan atau dihitung dua kali K2 – K1 th dasar 2 – th dasar 1

3 CONTOH METODE SEMI RATA-RATA
Tahun Pelanggan Rata-rata Nilai X th dasar 2004 th dasar 2007 2003 4,2 -1 -4 K1 2004 5,0 4,93 -3 2005 5,6 1 -2 2006 6,1 2 K2 2007 6,7 6,67 3 2008 7,2 4 Nilai a 2004 = 4,93 Nllai a = 6,67 b = (6,67 – 4,93)/ b = 0,58

4 Maka persamaan tren Peramalan tahun 2009 Lanjutan ……. Tahun dasar 2004
Y’ = 4,93+ 0,58 (X) Tahun dasar 2007 Y’ = 6,67 + 0,58 (X) Peramalan tahun 2009 Y’ = 4,93+ 0,58 (5) = 7,83 Y’ = 6,67 + 0,58 (2) = 7,83

5 3. Metode kuadrat terkecil
Dengan menentukan garis tren yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dengan data pada garis tren Y = a + bx a = (∑y)/n b = (∑xy)/∑x2 Dimana ∑x = 0

6 Metode Least Square (data ganjil)
Tahun Penjualan (y) x Xy x2 2003 130 -2 -260 4 2004 145 -1 -145 1 2005 150 2006 165 2007 170 2 340 Jumlah 760 100 10

7 Metode Least Square (data ganjil)
Y = a + bx a = (∑y)/n b = (∑xy)/∑x2 a = 760/5 = 152 b = 100/10 = 10 Y = x Y2008 = (3) = 182

8 Metode Least Square (data genap)
Tahun Penjualan (y) x Xy x2 2004 145 -3 -435 9 2005 150 -1 -150 1 2006 165 2007 170 3 510 Jumlah 630 90 20

9 Metode Least Square (data genap)
b = 90/20 = 4,5 Y2008 = 157,5 + 4,5(5) = 180

10 Variasi Siklis Analisis komponen siklis merupakan nilai peramalan yang meragukan karena fluktuasi yang bergelombang atau siklus jangka panjang. Dekomposisi data runtut waktu dapat ditunjukan dengan persamaan : Dimana : C = Siklus T = Trend Y = Nilai yang diramalkan

11 Dari contoh sebelumya :
Tahun Penjualan Y X (T) Siklus C 2003 130 -2 132 98,48 2004 145 -1 142 102,11 2005 150 152 98,68 2006 165 1 162 101,85 2007 170 2 172 98,84