240 likes | 839 Views
ANALISIS RUNTUT WAKTU. OLEH ERVITA SAFITRI. ANALISIS RUNTUT WAKTU. Analisis runtut waktu dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa lalu , yang digunakan untuk memperkirakan pola pada masa yang akan datang untuk kebutuhan kegiatan bisnis .
E N D
ANALISIS RUNTUT WAKTU OLEH ERVITA SAFITRI
ANALISIS RUNTUT WAKTU Analisisruntutwaktudilakukanuntukmenemukanpolapertumbuhanatauperubahanmasalalu, yang digunakanuntukmemperkirakanpolapadamasa yang akandatanguntukkebutuhankegiatanbisnis. Dalamanalisisruntutwaktu , variabelindependen yang digunakanadalahwaktudimanavariabelindependendapatdigunakanuntukmeramalkanvariabeldependen
Dekomposisi Pendekatandalamanalisisruntutwaktuadalahberusahauntukmengidentifikasifaktor-faktorkomponen yang mempengaruhinilai-nilaiperiodikdalamsuatu serial. Prosesidentifikasiinidisebutdekomposisi Empatkomponendalamanalisisruntutwaktuyaitu : Trend, Variasisiklus, Variasimusimdanfluktuasitaktertentu.
Tren - Kecenderungan • Tren • Merupakansuatugerakankecenderungannaikatauturundalamjangkapanjang yang diperolehdari rata-rata perubahandariwaktukewaktudannilainyacukup rata ataumulus • Bentuktren • Trenpositif = trenmeningkat Y = a + b.X • Trennegatif = trenmenurun Y = a – b.X
Bentuk Tren Tren positif Tren negatif
Metode Analisa Tren • Metode Tangan Bebas (Free Hand method) • Metode semi rata – rata ( Semi average method) • Metodekuadratterkecil ( Least square method)
1. METODE TANGAN BEBAS Metode tangan bebas merupakan metode yang sangat sederhana serta tidak memerlukan perhitungan. Metode ini memiliki kelemahan sehingga jarang digunakan yaitu : • Gambar kurang akurat karena kemiringan garis tren tergantung dari orang yang membuatnya • Nilai-nilai trendnya kurang akurat
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
Lanjutam …………. • Langkah berikut • 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
Contoh • Untuk Nilai (a) • 2002 = 131.0 • 2006 = 152.8 • Untuk Nilai (b) • = (152.8 – 131.0)/ • (2006 – 2002) • = 5.45
Lanjutan ……. • Maka persamaan tren • Tahun dasar 2002 Y’ = 131+ 5.45 (X) • Tahun dasar 2006 Y’ = 152.8 + 5.45 (X) • Peramalan tahun 2009 • Y’ = 131+ 5.45 (7) = 169.15 • Y’ = 152.8 + 5.45 (3) = 169.15
Tahun Pelanggan Rata-rata Nilai X th dasar 2004 Nilai X th dasar 2007 2003 4,2 -1 -4 K1 2004 5,0 4,93 0 -3 2005 5,6 1 -2 2006 6,1 2 -1 K2 2007 6,7 6,67 3 0 2008 7,2 4 1 CONTOH METODE SEMI RATA-RATA b = (6,67 – 4,93)/2007-2004 b = 0,58 Nilai a2004 = 4,93 Nllai a 2007 = 6,67
Lanjutan ……. • Makapersamaantren • Tahundasar 2004 Y’ = 4,93+ 0,58 (X) • Tahundasar 2007 Y’ = 6,67 + 0,58 (X) • Peramalantahun 2009 • Y’ = 4,93+ 0,58 (5) = 7,83 • Y’ = 6,67 + 0,58 (2) = 7,83
3.Metodekuadratterkecil • Denganmenentukangaristren yang mempunyaijumlahterkecildarikuadratselisih data aslidengan data padagaristren • Y = a + bx • a = (∑y)/n • b = (∑xy)/∑x2 • Dimana ∑x = 0
Metode Least Square (data ganjil) • Y = a + bx • a = (∑y)/n • b = (∑xy)/∑x2 • a = 760/5 = 152 • b = 100/10 = 10 • Y = 152 + 10x • Y2008 = 152 + 10(3) = 182
Metode Least Square (data genap) • a = 630/4 = 157,5 • b = 90/20 = 4,5 • Y2008 = 157,5 + 4,5(5) = 180
VariasiSiklis Analisiskomponensiklismerupakannilaiperamalan yang meragukankarenafluktuasi yang bergelombangatausiklusjangkapanjang. Dekomposisi data runtutwaktudapatditunjukandenganpersamaan : Dimana : C = Siklus T = Trend Y = Nilai yang diramalkan