Uas - Annisa Ayu Pratiwi - Analisis Time Series Dan Peramalan [PDF]

Citation preview

ANALISIS TIME SERIES DAN PERAMALAN Dosen Pengampu : Dr. Mugiono ., SE ., MM ., CMA.



Disusun Oleh : Annisa Ayu Pratiwi (165020200111012)



JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS BRAWIJAYA



BAB I PENDAHULUAN I.



Latar Belakang Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang



akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Metode peramalan adalah cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu. Data time series  adalah sekumpulan data pengamatan yang diperoleh dari perhitungan dari waktu kewaktu. Pada umumnya pengumpulan dan pencatatan itu dilakukan dalam jangka waktu tertentu misalnya tiap bulan, tiap akhir tahun, sepuluh tahun dan sebagainya. Contoh data time series adalah pertumbuhan ekonomi suatu negara pertahun, jumlah produksi minyak perbulan, indeks harga saham perhari. Hal yang perlu diperhatikan pada peramalan data time series adalah galat error, dimana merupakan bagian yang tidak terpisahkan dalam metode peramalan. Hasil dariprediksi sangatlah jarang yang sama dengan data sesungguhnya, maka seorangperamal hanya bisa berusaha untuk membuat galatnya menjadi seminimal mungkin. Untuk meramalkan data time series dibutuhkan teknik peramalan yang baik. Teknik peramalan dapat bermacam-macam tergantung pada pola data yang ada. Deret berkala dan peramalan menganalisis perubahan dalam bisnis dan aktivitas ekonomi pada waktu yang lalu berdasarkan gerakan time series (runtut waktu). Data deret berkala adalah sekumpulan data yang dicatat dalam suatu periode tertentu. Analisis terhadap masa lampau penting karena hal ini akan memberi kesempatan pada pengusaha untuk membuat ramalan yang lebih akurat untuk aktivitas yang akan dating. Manfaat analisis data berkala adalah mengetahui kondisi masa mendatang. Peramalan kondisi mendatang bermanfaat untuk perencanaan produksi, pemasaran, keuangan dan bidang lainnya. Hasil dari analisis runtut waktu akan meningkatkan efisien dalam mengambil keputusan.



2



BAB II PEMBAHASAN II.



Pengertian Time Series Time Series merupakan kumpulan data yang tercatat sepanjang periode waktu tertentu (contohnya: mingguan, bulanan, atau tahunan). Analisis runtut waktu adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel dari waktu ke waktu. Dalam analisis runtut waktu ini, sejumlah kumpulan data digunakan untuk meramal kejadian pada masa mendatang. Pertama, mengamati komponen runtut waktu. Lalu, menganalisis data dengan menggunakan beberapa teknik (dalam hal ini, digunakan teknik analisis tren). Dan terakhir, meramalkan peristiwa pada masa mendatang berdasarkan hasil analisis data. KOPMPONEN TIME SERIES 1) Tren sekuler (seculer trend): Pergerakan variabel yang cenderung ke satu arah (naik atau turun) Contoh: peningkatan GNP, volume penjualan dari waktu ke waktu. 2) Variasi siklis (cylical variation): Arah pergerakan mengikuti siklus (hidup) bisnis. , Terdapat fluktuasi cukup besar yang terbentang selama lebih dari setahun. Contoh: penjualan baterai tahunan dari tahun 1991 hingga 2010. Ada masa pemulihan, kemakmuran, kontraksi, atau depresi.



3



3) Variasi musiman (seasonal variation): Arah pergerakan berubah secara periodik. Artinya, pola yang ada cenderung berulang setiap tahunnya. Contoh: penjualan perlengkapan baseball dalam tahun 2008, 2009, dan 2010.



4



4) Variasi tak beraturan (irregular variation) Arah pergerakannya di luar tiga komponen runtut waktu sebelumnya, yakni meliputi kejadiankejadian yang tidak terduga. Contoh: pengaruh bencana alam terhadap produksi/penjualan suatu barang. TREN SEKULER Kegunaan tren sekuler: a. menggambarkan pergerakan/perubahan variabel b. peramalan → dilakukan dengan ekstrapolasi persamaan garis/kurva tren sekuler. Jenis-jenis tren sekuler: a. tren linier b. tren nonlinier: tren kuadratik , tren eksponensial. Analisis tren pada kali ini memanfaatkan metode kuadrat terkecil (least square method)



PERSAMAAN TREN LINER



5



Contoh 1: (untuk n genap) Produksi tahunan kursi goyang berukuran besar di CapJempol Production sejak tahun 2010 sebagai berikut:



a. Tentukan persamaan tren linier untuk data produksi di atas ! b. Berdasarkan persamaan tren linier yang diperoleh, berapa perkiraan jumlah produksi pada tahun 2020 ?



6



JAWAB : a. Tabulasi Data



b. Tahun 2020 Jika tahun 2010 adalah tahun ke-1, maka tahun 2020 adalah tahun ke-11. Ini berarti bahwa :



Contoh 2: (untuk n ganjil) Tabel berikut mencakup jumlah potongan kaca tahunan yang diproduksi oleh CapJempol Production dari tahun 2013:



a. Tentukan persamaan tren linier untuk data produksi di atas ! 7



b. Perkirakan jumlah produksi potongan kaca pada tahun 2019 ! JAWAB : a. Tabulasi Data



b. Tahun 2019 Jika tahun 2013 adalah tahun ke-1, maka tahun 2019 adalah tahun ke-7. Ini berarti bahwa:



Penentuan nilai/kode t pada tren linier di atas, juga berlaku untuk tren kuadratik maupun tren eksponensial. TREN KUADRATIK



Nilai a, b dan c dapat diperoleh dengan rumus:



8



Contoh 3: (soal serupa dengan Contoh 2) Tabel berikut mencakup jumlah potongan kaca tahunan yang diproduksi oleh CapJempol Production dari tahun 2013:



a. Tentukan persamaan tren kuadrat untuk data produksi di atas ! b. Perkirakan jumlah produksi potongan kaca pada tahun 2019 ! JAWAB: a. Tabulasi Data



9



TREN EKSPONENSIAL Persamaan tren Eksponen :



Persamaan diatas dapat juga dituliskan sebagai berikut:



Oleh sebab itu, tren eksponensial sering juga disebut tren logaritma. Tren eksponensial ini biasanya digunakan untuk mengukur suatu runtut waktu yang mengalami kenaikan atau penurunan yang cepat. Nilai a dan b dapat diperoleh dengan rumus :



Contoh 4: Perusahaan Rinjani Group merupakan pemasok perangkat lunak komputer yang tumbuh pesat di daerah Serang. Penjualan selama lima tahun terakhir tertera di bawah ini.



10



a. Tentukan persamaan tren eksponen untuk data penjualan produk di atas ! b. Perkirakan penjualan untuk tahun 2020 ! JAWAB : a. Tabulasi Data



11