Deret Berkala dan Peramalan Analisa Variasi Musim Variasi

  • Slides: 15
Download presentation
Deret Berkala dan Peramalan Analisa Variasi Musim

Deret Berkala dan Peramalan Analisa Variasi Musim

Variasi Musiman l Variasi musiman berhubungan dengan perubahan atau fluktuasi dalam musim tertentu atau

Variasi Musiman l Variasi musiman berhubungan dengan perubahan atau fluktuasi dalam musim tertentu atau tahunan l Fluktuasi dalam satuan ¡Bulanan ¡Triwulan ¡Kwartalan ¡Semester l Jadi perubahan < 1 tahun

Metode Perhitungan Variasi Musim l Metode rata – rata sederhana l Metode rata –

Metode Perhitungan Variasi Musim l Metode rata – rata sederhana l Metode rata – rata dengan tren l Metode rata – rata bergerak

Metode rata – rata sederhana l Asumsi bahwa pengaruh tren dan siklus yang tidak

Metode rata – rata sederhana l Asumsi bahwa pengaruh tren dan siklus yang tidak beraturan tidak besar dan dapat dianggap tidak ada l Indeks musim = [Rata-rata perkuartal x 100] / Rata-rata total l Lihat contoh

Contoh kasus data tingkat produksi dalam 3 kuartal dengan metode rata-rata sederhana Produksi Tahun

Contoh kasus data tingkat produksi dalam 3 kuartal dengan metode rata-rata sederhana Produksi Tahun Padi (ton) I II III 2001 63 25 20 18 2002 77 32 25 20 2003 75 23 32 20 2004 82 28 30 24 2005 89 31 33 25 2006 90 32 35 23 Total Rata-rata 476 171 175 130 79. 33 28. 50 29. 17 21. 67 Rata-rata total 26. 44 = 79. 33 / 3 Rata-rata triwulan

Contoh kasus data tingkat produksi dalam 3 kuartal l Menentukan indek musim ¡I =

Contoh kasus data tingkat produksi dalam 3 kuartal l Menentukan indek musim ¡I = ( 28. 50 x 100 ) / 26. 44 = 107. 79 ¡II = ( 28. 17 x 100 ) / 26. 44 = 106. 54 ¡II = ( 21. 67 x 100 ) / 26. 44 = 81. 96 l Jika direncanakan panen padi tahun 2008 sebesar 120 ton, maka : ¡ Rata-rata total setiap kwartal = 120 / 3 = 40 ton ¡Maka untuk mencari target per-kwartal : = ( Indek musim x rata-rata total ) / 100

Contoh kasus data tingkat produksi dalam 3 kuartal l Menentukan target per kwartal ¡I

Contoh kasus data tingkat produksi dalam 3 kuartal l Menentukan target per kwartal ¡I = ( 107. 79 x 40 ) / 100 = 43. 116 ton ¡II = ( 106. 54 x 40 ) / 100 = 42. 616 ton ¡II = ( 81. 96 x 40 ) / 100 = 32. 784 ton Perkiraan produksi padi Setiap triwulan

Metode rata – rata dengan tren l Suatu metode rata – rata yang disesuaikan

Metode rata – rata dengan tren l Suatu metode rata – rata yang disesuaikan dengan tren l Perbandingan antara nilai data asli dengan nilai tren l Rumusan : Nilai data asli Indeks musim = x 100 Nilai tren

Persamaan Metode Rata – rata dengan Tren l Persamaan tren Y = a +

Persamaan Metode Rata – rata dengan Tren l Persamaan tren Y = a + b. (X) l Koefisien a a = ∑Y / n l Koefisien b b = ∑XY / X²

Contoh kasus ) X ( 43 an + 2. 5 a m 33 a

Contoh kasus ) X ( 43 an + 2. 5 a m 33 a rs 9. 3 e P 7 a = 476/6 Y = b = 178/70

Contoh kasus l Persamaan tren Y = 79. 333 + 2. 543(X) l Masukan

Contoh kasus l Persamaan tren Y = 79. 333 + 2. 543(X) l Masukan nilai X ke persamaan, maka akan diperoleh nilai Y’

Contoh kasus l Menghitung indeks musim l Th 2002 = (77 / 72) x

Contoh kasus l Menghitung indeks musim l Th 2002 = (77 / 72) x 100 = 107

Metode Rasio Rata – rata Bergerak l Suatu metode yang dilakukan dengan cara membuat

Metode Rasio Rata – rata Bergerak l Suatu metode yang dilakukan dengan cara membuat rata – rata bergerak l Indeks musim rasio rata-rata bergerak : Indeks musim = Nilai ratio x faktor koreksi = Data asli / data rata-rata bergerak = (100 x n ) / jumlah rata-rata selama n

60 + 65 + 70 = 195 Contoh Kasus 65 + 70 + 75

60 + 65 + 70 = 195 Contoh Kasus 65 + 70 + 75 = 210 Tahun Triwulan Data asli Total bergerak 3 kwartal Rata - Indeks - rata I 60 II 65 195 65. 00 100 III 70 210 70. 00 100 I 75 223 74. 33 101 II 78 233 77. 67 100 III 80 233 77. 67 103 I 75 223 74. 33 101 II 68 213 71. 00 96 III 70 2005 2006 2007 Total Ratio (75 / 74. 33) x 100 641 1530 510. 00 701

Contoh Kasus Tahun I 2005 2006 101 2007 101 Rata-rata 67 Total rata-rata Faktor

Contoh Kasus Tahun I 2005 2006 101 2007 101 Rata-rata 67 Total rata-rata Faktor koreksi (67 + 99 + 68) kwartal II 100 96 99 234 III 100 103 68 1. 284 = (100 x 3 ) / 234 Indeks musim kuartalan : kwartal I = 67 x 1. 284 = 86. 028 Kwartal II = 99 x 1. 284 = 127. 116 Kwartal III = 68 x 1. 284 = 87. 312 Angka indek kwartal ini yang digunakan sebagai peramalan selanjutnya