Minggu, 12 Mei 2019

METODE MOVING AVERAGE, METODE LEAST SQUARE


Pengertian Metode Moving Average, Metode Least Square
a.   Rata-rata bergerak Sederhana
Metode yang sering digunakan untuk meratakan deret berkala yang bergelombang adalah metode rata–rata bergerak.
Metode ini dibedakan atas dasar jumlah tahun yang digunakan untuk mencari rata-ratanya. Jika digunakan 3 tahun sebagai dasar pencarian rata-rata bergerak, teknik tersebut dinamakan Ratarata Bergerak per 3 tahun.
Prosedur menghitung rata- rata bergerak sederhana per 3 tahun sebagai berikut:
1.     Jumlahkan data selama 3 tahun berturut-turut. Hasilnya diletakkan ditengah–tengah tahun tersebut.
2.     Bagilah dengan banyaknya tahun tersebut (3) untuk mencari nilai rata–rata hitungnya.
3.     Jumlahkan data berikutnya selama 3 tahun berturut-turut dengan meninggalkan tahun yang pertama. Hasilnya diletakkan ditengah-tengah tahun tersebut dan bagilah dengan banyaknya tahun tersebut (3) dan seterusnya sampai selesai.

b.   Rata-rata Bergerak Tertimbang.
Umumnya timbangan yang digunakan bagi rata–rata bergerak ialah Koefisien Binomial. Rata–rata bergerak per 3 tahun harus diberi koefisien 1 ,2, 1 sebagai timbangannya.
Prosedur menghitung rata–rata bergerak tertimbang per 3 tahun sebagai berikut:
1.     Jumlahkan data tersebut selama 3 tahun berturut–turut secara tertimbang.
2.  Bagilah hasil penjumlahan tersebut dengan faktor pembagi 1+2+1=4. Hasilnya diletakkan ditengah–tengah tahun tersebut.
3.     Dan seterusnya sampai selesai
 
Contoh Kasus


Metode Least Square (Kuadrat Terkecil)
Contoh Kasus
Tentukanlah persamaan trend linier jumlah karet (ton) yang dimuat di Pelabuhan Tanjung Priuk tahun 1992 –1998.


Kamis, 02 Mei 2019

ANALISA DERET BERKALA

 Pengertian Analisa Deret Berkala

Data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi, harga, hasil penjaulan, jumlah penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahatan, dsb).
Serangkaian nilai – nilai variabel yang di susun berdasarkan waktu.
Serangkaian data yang terdiri dari variabel Yi yang merupakan serangkaian hasil observasi dan fungsi dari variabel Xi yang merupakan variabel waktu yang bergerak secara seragam dan kearah yang sama, dari waktu yang lampau ke waktu yang mendatang.

Komponen Deret Berkala
Empat Komponen Deret Berkala:
1.   Trend Sekuler, yaitu gerakan yang berjangka panjang, lamban seolah – olah alun ombak dan berkecenderungan menuju ke satu arah, arah menaik atau menurun.
2.  Variasi Musim, yaitu ayunan sekitar trend yang bersifat musiman serta kurang lebih teratur.
3.  Variasi Sikli, yaitu ayunan trend yang berjangka lebih panjang dan agak lebih tidak teratur.
4.  Variasi Random/Residu, yaitu gerakan yang tidak teratur sama sekali

Komponen Deret Berkala Sebagai Bentuk Perubahan:
Gerakan/variasi dari data berkala terdiri dari empat komponen, sebagai berikut:

1.    Gerakan trend jangka panjang atau trend sekuler (Long term movement or secular trend), yaitu suatu gerakan (garis atau kurva yang halus) yang menunjukkan arah perkembangan secara umum, arah menaik atau menurun.
- Trend sekuler umumnya meliputi gerakan yang lamanya sekitar 10 tahun atau lebih.
- Garis trend sangat berguna untuk membuat ramalan (forecasting).

2. Gerakan/variasi Sikli atau siklus (Cyclical movement or variations), yaitu gerakan/variasi jangk apanjang disekitar garis trend (berlaku untuk data tahunan).
- Gerakan sikli bisa terulang setelah jangka waktu tertentu (setiap 3 tahun, 5 tahun atau lebih), bisa juga tidak terulang dalam jangka waktu yang sama.
- Variasi sikli berlangsung selama lebih dari setahun dan tidak pernah variasi tersebut memperlihatkan pola yang tertentu mengenai gelombangnya.
- Gerakan sikli yang sempurna umumnya meliput ifase – fase pemulihan (recovery), kemakmuran (prosperity), kemunduran/resesi (recession) dan depresi (depression).


3. Gerakan/variasi musiman (Seasonal movement or variations), yaitu gerakan yang mempunyai pola tetap atau berulang - ulang secara teratur selama kurang lebih setahun. Misalnya:
- Kondisi alam seperti iklim, hujan, sinar matahari, tingkat kelembaban, angin, tanah dll merupakan penyebab terjadinya variasi musim dalam bidang produksi dan harga – harga barang agraria.
- Kebiasaan masyarakat seperti pemberian hadiah di Tahun Baru, Idul fitri dan Natal serta konsumsi menjelang Tahun Baru dan hari –hari besar lainnya menimbulkan variasi yang tertentu dalam penjualan barang – barang konsumsi.

4. Gerakan/variasi random/residu (Irregular or random variations), yaitu gerakan/variasi yang disebabkan oleh faktor kebetulan (chancefactor). Gerakan yang berbeda tapi dalam waktu yang singkat, tidak diikuti dengan pola yang teratur dan tidak dapat diperkirakan.
- Variasi random umumnya disebabkan oleh peperangan, banjir, gempa bumi, perubahan politik, pemogokan dan sebagainya, sehingga mempengaruhi kegiatan – kegiatan perdagangan, perindustrian, keuangan dll.
- Beda antara variasi random dengan ketiga variasi sebelumnya terletak pada sistematik fluktuasi itu sendiri.
Ciri-ciri Trend Sekuler
- Pengertian Trend ialah gerakan dalam deret berkala yang berjangka panjang, lamban dan berkecenderungan menuju ke satu arah, arah menaik atau menurun. Umumnya meliputi gerakan yang lamanya 10 tahun atau lebih.
- Trend digunakan dalam melakukan peramalan (forecasting) Metode yang biasanya dipakai, antara lain adalah Metode Semi Average dan Metode Least Square.

5.    Metode Semi Average (Setengah Rata – rata).
Prosedur pencarian nilai trend sebagai berikut:
- Kelompokkan data menjadi dua kelompok dengan jumlah tahun dan jumlah deret berkala yang sama.
- Hitung semi total tiap kelompok dengan jalan menjumlahkan nilai deret berkala tiap kelompok.
- Carilah rata – rata hitung tiap kelompok untuk memperoleh setengah rata-rata (semi average).
- Untuk menentukan nilai trend linier untuk tahun –tahun tertentu dapat dirumuskan sebagai berikut: Y’=a0+bx

Rumus




REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA



Pengertian Regresi Dan Korelasi

Regresi dan korelasi digunakan untuk mempelajari pola dan mengukur hubungan statistika antara dua atau lebih variabel.

Jika digunakan hanya dua variabel disebut regresi dan korelasi sederhana.

Jika digunakan lebih dari dua variabel disebut regresi dan korelasi berganda

Variabel yang akan di duga disebut variabel terikat (tidak bebas) atau dependent variable,biasa dinyatakan denganvariabel Y.

Variabel yang menerangkan perubahan variabel terikat disebut variabel bebas atau independent variable, biasa dinyatakan dengan variabel X.

Persamaan regresi (penduga / perkiraan / peramalan) dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel.

Analisa korelasi digunakan untuk mengukur keeratan hubunga nantar avariabel-variabel.

Menentukan persamaan hubungan antar variabel, langkah – langkahnya sbb:
1.     Mengumpulkan data dari variabel yang dibutuhkan misalnya X sebagai variabel bebas danY sebagai variabel tidak bebas.
2.  Menggambarkan titik-titik pasangan (x,y) dalam sebuah sistem koordinat bidang.
Hasil dari gambar itu disebut SCATTER DIAGRAM (Diagram Pencar/Tebaran) dimana dapat dibayangkan bentuk kurva halus yang sesuai dengan data.
3.    Menentukan persamaan garis regresi atau mencari nilai – nilai konstan



 


Rumus


Keterangan:
y = nilai yang diukur / dihitung pada variabel tidak bebas
x = nilai tertentu dari variabel bebas
a  = intersep / perpotongan garis regresi dengan sumbu y
b = koefisienregresi / kemiringan dari garis regresi / untuk mengukur kenaikanatau penurunan y untuk setiap perubahan satu – satuan x / untuk mengukur besarnya pengaruh x terhadap y kalau x naik satu unit.