Trend Sekuler Linier. Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Trend Sekuler Linier. Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu."

Transkripsi

1 Trend Sekuler Linier 1. Pendahuluan Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu. Pola dasar pergerakan runtut waktu : 1) Trend Sekuler (Secular Trend) Gerak variabel yang cenderung ke satu arah (naik atau turun). Misalnya : - peningkatan GNP - volume penjualan dari waktu ke waktu. 2) Variasi Musim (Seasonal Variation) Arah pergerakan berubah secara periodik. Panjang periode kurang dari 1 tahun. Misalnya : - variasi volume penjualan es krim pada musim hujan dan musim kemarau. 3) Gerak Siklis (Cyclical Fluctuation) Arah pergerakan (di atas atau di bawah garis normal) menurut siklus bisnis. Panjang periode lebih panjang dibanding variasi musim (> 1 tahun). Misalnya : - volume penjualan yang mengikuti siklus (hidup) produk. 4) Gerak Tidak Beraturan (Irregular Movement) Pergerakan di luar 3 gerak sebelumnya, meliputi kejadian-kejadian yang tidak terduga. Misalnya : - pengaruh bencana alam terhadap produksi/penjualan. Kegunaan Trend Sekuler, untuk : 1) Menggambarkan pergerakan variabel bisnis/ekonomi. 2) Peramalan dilakukan dengan ekstrapolasi persamaan garis Trend Sekuler. 1

2 Jenis Trend Sekuler : 1) Trend Sekuler Linier 2) Trend Sekuler Non Linier : a) Trend Sekuler Kuadratik b) Trend Sekuler Eksponensial. 2. Trend sekuler Linier Bentuk Umum Y = a + bx Y: variabel bisnis X: variabel waktu a : konstanta nilai Y pada saat X = 0 b : kemiringan = trend koefisien perubahan nilai Y karena perubahan nilai X Nilai b Nilai b dapat bernilai negatif Y a Y = a - bx X Nilai b dapat bernilai positif Y a Y = a + bx Metode penetapan Persamaan Garis Trend Sekuler Linier X 1) Metode Garis Lurus 2) Metode Semi Rata-Rata 3) Metode Kuadrat Terkecil (Least Square). Banyak Data yang digunakan sebaiknya > 10 (tahun) 2

3 3. Metode Semi Rata-Rata Tahun Dasar yang digunakan adalah Tahun di urutan pertama. Perhitungan dibedakan antara banyak tahun (n) ganjil dan genap. 3.1 Banyak Tahun (n) GANJIL Tahun X Volume Penjualan unit) TahunDasar Paruh I Data tak digunakan Paruh II (juta Banyak tahun = n = 7 (ganjil) Tahun dasar = 2001 Data di Tahun yang di tengah gugus data : TIDAK DIGUNAKAN Koordinat I = (X1, Y1) X1: Rata-rata X pada paruh data pertama Y1: Rata-rata Y pada paruh data pertama Koordinat II = (X2,Y2) X2: Rata-rata X pada paruh data kedua Y2: Rata-rata X pada paruh data kedua Untuk kasus di atas Koordinat I = (X1, Y1) X1 = = = Y1 = = = Koordinat I = (1, 12) 3

4 Koordinat II = (X2, Y2) X2 = = = Y2 = = = Koordinat II = (5, 19) Kedua koordinat dimasukkan ke dalam persamaan Y = a + bx sehingga diperoleh 2 persamaan, yaitu: Dari Koordinat I ( 1, 12) didapat persamaan (1) 12 = a + 1 (b) Dari Koordinat II (5, 19) didapat persamaan (2) 19 = a + 5 (b) Lalu dengan teknik eliminasi akan diperoleh nilai b, dan a Kurangkan persamaan (1) ke persamaan (2), dan akan didapat nilai b 19 = a + 5 (b) 12 = a + 1 (b) 7 = 4 b b = 7/4 = 1.75 Masukkan nilai b ke dalam persamaan (1) atau persamaan (2), dan akan didapat nilai a 19 = a + 5 (1.75) 19 = a a = = atau 12 = a + 1 (1.75) 12 = a a = = Persamaan Trend Sekuler Linier adalah Y = X 4

5 Peramalan dengan TSL Perkirakan volume penjualan tahun 2008 X = 8 (Tahun Dasar = 2001) Y = (X=8) = = Jadi Tahun 2008, diperkirakan volume penjualan = juta unit 3.2 Banyak Tahun (n) GENAP Tahun X Volume Penjualan unit) TahunDasar Paruh I Paruh II (juta Banyak tahun = n = 8 (genap) Tahun dasar = 2001 Koordinat I = (X1, Y1) X1: Rata-rata X pada paruh data pertama Y1: Rata-rata Y pada paruh data pertama Koordinat II = (X2,Y2) X2: Rata-rata X pada paruh data kedua Y2: Rata-rata X pada paruh data kedua Untuk kasus di atas Koordinat I = (X1, Y1) X1 = = = Koordinat I = (1.5, 13) Y1 = = =

6 Koordinat II = (X2, Y2) Koordinat II = (5.5, 19.5) X2 = = = Y2 = = 78 = Dari Koordinat I ( 1.5, 13) didapat persamaan (1) 13 = a (b) Dari Koordinat II (5.5, 19.5) didapat persamaan (2) 19.5 = a (b) Lalu dengan teknik eliminasi akan diperoleh nilai b, dan a Kurangkan persamaan (1) ke persamaan (2), dan akan didapat nilai b 19.5 = a (b) 13 = a (b) 6.5 = 4 b b = 6.5/4 = Masukkan nilai b ke dalam persamaan (1) atau persamaan (2), dan akan didapat nilai a 19.5 = a (1.625) 19.5 = a a = = atau 13 = a (1.625) 13 = a a = = Persamaan Trend sekuler Linier Y = X 6

7 Peramalan dengan TSL Perkirakan volume penjualan tahun 2009 X = 8 Y = (X=8) = = Jadi Tahun 2009, diperkirakan volume penjualan = juta unit 4. Metode Kuadrat Terkecil Bentuk Umum Y = a + bx Terdapat 2 Persamaan Normal, yaitu: 1) Y = na+ b X Perhatikan : jika X = 0 maka a 2 2) ( XY) = a X + b X Perhatikan : jika X = 0 maka b n: banyak data (sebaiknya n > 10) 4.1 Banyak Tahun (n) GANJIL Y = n ( XY) = X Tahun X Volume Penjualan = Y (Juta Unit) XY X² Σ ΣX = 0 ΣY = 57 ΣXY=19 ΣX² = 10 2 n = 5 Tahun Dasar = 2005 (Tahun yang ada di tengah gugus data) 7

8 Y a = n = 57 5 = 114. b Jadi Persamaan TSL adalah Y = X ( XY) 19 = = = X 10 Peramalan dengan TSL Perkirakan Volume Penjualan Tahun 2009 untuk tahun 2009, X = 4 Maka Y = ( 1.9 4) = = 19 Volume Penjualan Tahun 2009 diperkirakan = 19 juta unit Perubahan Tahun Dasar Jika tahun dasar diubah, maka pada persamaan TSL terjadi perubahan hanya pada nilai konstanta (a) sedangkan nilai trend/kemiringan (b) tetap. Nilai (a) pada Tahun Dasar baru didapat dengan memasukkan nilai X pada Tahun Dasar baru ke dalam persamaan Y = a + bx. Contoh : Persamaan TSL Y = X di dapat dengan menggunakan Tahun dasar = 2005, jika tahun dasar diubah menjadi tahun 2004 di mana X = -1, maka: a = Y = X = (-1) = = 9.5 sehingga persamaan TSL dengan Tahun dasar = 2004 adalah Y = X Peramalan dengan persamaan TSL yang baru ini dilakukan dengan mengingat bahwa X= 0 diletakkan pada Tahun 2004, sehingga jika akan diramalkan penjualan Tahun 2009, maka X = 5 sehingga penjualan Tahun 2009 adalah : Y = X = (5) = = 19 juta unit Hasilnya sama seperti pada peramalan dengan tahun dasar 2005, yang sebelumnya sudah dihitung. 8

9 4.2 BanyakTahun (n) GENAP Tahun X X Volume Penjualan = Y (Juta Unit) XY X² ½ ½ ½ ½ ½ ½ Σ ΣX = 0 ΣX = 0 ΣY = 75 ΣXY=71 ΣX² = 70 n = 6 Tahun dasar jatuh di antara Tahun 2004 dan Tahun 2005 (Juni 2004) 75 = Y ( XY) 71 a = = 12.5 b = = = = n 6 X 70 Jadi Persamaan TSL adalah Y = X Peramalan dengan TSL Perkirakan volume Penjualan Tahun 2009, untuk Tahun 2009, X = 9 Maka Y = ( ) = = Volume Penjualan Tahun 2009 diperkirakan = juta unit. Perubahan Tahun Dasar Jika tahun dasar diubah, maka pada persamaan TSL terjadi perubahan hanya pada nilai konstanta (a) sedangkan nilai trend/kemiringan (b) tetap. Nilai (a) pada Tahun Dasar baru didapat dengan memasukkan nilai X pada Tahun Dasar baru ke dalam persamaan Y = a + bx. Contoh : Persamaan TSL Y = X di dapat dengan menggunakan Tahun dasar = Juni Jika tahun dasar diubah menjadi Januari 2005 di mana X = 1, maka a = Y = X = (1) = =

10 sehingga persamaan TSL dengan Tahun dasar = Januari 2005 adalah Y = X Peramalan dengan persamaan TSL yang baru ini dilakukan dengan mengingat bahwa X= 0 diletakkan pada Tahun 2005 (Januari 2005). Jika akan diramalkan penjualan Tahun 2009, maka X = 4 dan X = 8, nilai X harus dikalikan 2 mengingat X pada persamaan awal pun didapat dengan mengalikan X dengan 2 Volume Penjualan Tahun 2009 adalah : Y = X = (8) = juta unit Hasilnya sama seperti pada peramalan dengan tahun dasar Juni 2004, yang sebelumnya sudah dihitung. Selesai 10

TIME SERIES. Deret berkala dan Peramalan

TIME SERIES. Deret berkala dan Peramalan TIME SERIES Deret berkala dan Peramalan Pendahuluan Deret berkala Time series Sekumpulan data yang dicatat dalam satu periode waktu Digunakan untuk meramalkan kondisi masa mendatang Dalam jangka pendek

Lebih terperinci

Deret Berkala dan Peramalan

Deret Berkala dan Peramalan Deret Berkala dan Peramalan Times Series & Forecasting Oleh : Riandy Syarif Definisi Deret berkala adalah sekumpulan data yg dicatat dalam satu periode waktu. Contoh data penjualan motor yamaha 2000-2010.

Lebih terperinci

Peramalan (Forecasting)

Peramalan (Forecasting) Peramalan (Forecasting) Peramalan (forecasting) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Metode statistik merupakan bidang pengetahuan yang mengalami pertumbuhan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Metode statistik merupakan bidang pengetahuan yang mengalami pertumbuhan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Metode statistik merupakan bidang pengetahuan yang mengalami pertumbuhan pesat. Metosdenya berkembang sejajar dengan penemuan-penemuan penting oleh para ahli matematis

Lebih terperinci

CROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu

CROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu 1 CROSS SECTION DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU Data yang tidak berdasar waktu TIME SERIES Berbasis Waktu 2 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suatu deret berkala merupakan suatu himpunan observasi

Lebih terperinci

CROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu

CROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu 1 CROSS SECTION DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU Data yang tidak berdasar waktu TIME SERIES Berbasis Waktu 2 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suatu deret berkala merupakan suatu himpunan observasi

Lebih terperinci

ANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS)

ANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS) BAB 5 ANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS) Kompetensi Menjelaskan konsep dasar time series. Indikator 1. Menjelaskan konsep dasar time series analysis: trend linear.. Menjelaskan konsep dasar

Lebih terperinci

Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) 3 sesi. Disusun oleh : Sigit Nugroho Sigma Mu Rho

Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) 3 sesi. Disusun oleh : Sigit Nugroho Sigma Mu Rho Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) 3 sesi Disusun oleh : Sigit Nugroho Sigma Mu Rho Konsep Dasar Tersedianya data satu peubah (variabel) berdasarkan waktu Perilaku informasi spt: permintaan, penawaran,

Lebih terperinci

Waktu (Tahun)

Waktu (Tahun) ANALISIS DATA BERKALA. Pengertian Data Berkala Data berkala merupakan data dari suatu kejadian menurut waktu yang lazim dikenal dengan data time series yaitu merupakan historical data (data sebenarnya).

Lebih terperinci

Febriyanto, S.E., M.M.

Febriyanto, S.E., M.M. METODE PERAMALAN PERMINTAAN Metode bebas (freehand method) Metode setengah ratarata (semi average method) Metode ratarata bergerak (moving average method) Metode kwadrat terkecil (least quares method)

Lebih terperinci

ANALISIS DERET BERKALA

ANALISIS DERET BERKALA ANALISIS DERET BERKALA PENDAHULUAN Analisis deret berkala merupakan prosedur analisis yang dapat digunakan untuk mengetahui gerak perubahan nilai suatu variabel sebagai akibat dari perubahan waktu. Dalam

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan (Forecasting) Peramalan pada dasarnya merupakan proses menyusun informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian di masa depan. Peramalan

Lebih terperinci

STATISTIKA 2 IT

STATISTIKA 2 IT STATISTIKA 2 IT-021259 UMMU KALSUM UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Regresi & Korelasi Linier Regresi? Korelasi? 1. Regresi Linier Sederhana Model regresi adalah persamaan matematik yang memungkinkan dalam peramalan

Lebih terperinci

Bab 3 ANALISIS REGRESI

Bab 3 ANALISIS REGRESI Bab 3 ANALISIS REGRESI Pendahuluan Dalam kehidupan ini kita berhadapan dengan berbagai gejala yang meliputi berbagai variabel. Contoh: 1. berat badan dalam taraf tertentu tergantung pada tinggi badannya,

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI. 3.1 Arti dan Pentingnya Analisis Deret Waktu. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI. 3.1 Arti dan Pentingnya Analisis Deret Waktu. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI 3.1 Arti dan Pentingnya Analisis Deret Waktu Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi,

Lebih terperinci

1. PENGERTIAN. Anggaran Penjualan Hal 5

1. PENGERTIAN. Anggaran Penjualan Hal 5 2 ANGGARAN PENJUALAN 1. PENGERTIAN A nggaran penjualan merupakan anggaran pertama yang dibuat oleh perusahaan. Hal ini sehubungan anggaran penjualan umumnya menggambarkan penghasilan yang akan diterima

Lebih terperinci

UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA METODA -- METODA PERAMALAN METODA PERAMALAN

UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA METODA -- METODA PERAMALAN METODA PERAMALAN UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA - METODA PERAMALAN PADA DASARNYA METODA PERAMALAN DAPAT DIKELOMPOKKAN KE DALAM 3 KELOMPOK YAITU : 1. METODA KUALITATIF YANG

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.. Pengertian Manajemen Produksi dan Operasi Sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai manajemen produksi dan operasi sebaiknya kita mengetahui terlebih dahulu pengertian dari

Lebih terperinci

ANALISIS DATA BERKALA (TIME SERIES)

ANALISIS DATA BERKALA (TIME SERIES) ANALISIS DATA BERKALA (TIME SERIES) CONTOH DATA BERKALA Pertumbuhan ekonomi pertahun dari tahun 1995 sampai tahun 000 Nilai ekspor tekstil per tahun dari tahun 1990 sampai tahun 000 Jumlah produksi minyak

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4

Regresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4 Regresi Linier Sederhana dan Korelasi Pertemuan ke 4 Pengertian Regresi merupakan teknik statistika yang digunakan untuk mempelajari hubungan fungsional dari satu atau beberapa variabel bebas (variabel

Lebih terperinci

PENAKSIRAN FUNGSI PERMINTAAN ESTIMASI PERMINTAAN PASAR

PENAKSIRAN FUNGSI PERMINTAAN ESTIMASI PERMINTAAN PASAR PENAKSIRAN FUNGSI PERMINTAAN ESTIMASI PERMINTAAN PASAR ESTIMASI PERMINTAAN PASAR Bagi para manajer produksi, estimasi atau perkiraan secara kuantitatif permintaan terhadap suatu produk penting untuk diketahui

Lebih terperinci

POKOK BAHASAN. : Peramalan (Forecasting) Bab II : Manajemen Proyek. Bab III : Manajemen Persediaan. Bab IV : Supply-Chain Management

POKOK BAHASAN. : Peramalan (Forecasting) Bab II : Manajemen Proyek. Bab III : Manajemen Persediaan. Bab IV : Supply-Chain Management MANAJEMEN OPERASI 1 POKOK BAHASAN Bab I : Peramalan (Forecasting) Bab II : Manajemen Proyek Bab III : Manajemen Persediaan Bab IV : Supply-Chain Management Bab V : Penetapan Harga (Pricing) 2 BAB I PERAMALAN

Lebih terperinci

BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?

BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? a. Ada ketidak-pastian aktivitas produksi di masa yag akan datang b. Kemampuan & sumber daya perusahaan

Lebih terperinci

DERET BERKALA DAN PERAMALAN

DERET BERKALA DAN PERAMALAN DERET BERKALA DAN PERAMALAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Analisis Trend (Linear,

Lebih terperinci

Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting)

Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting) Halaman Judul MODUL PERKULIAHAN Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting) Oleh: Andi Ratna Sari Dewi Ratna_fe@unhas.ac.id a.ratnasaridewi@gmail.com DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan

Lebih terperinci

BAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi masingmasing

BAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi masingmasing BAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI 3.1 Metode Dekomposisi Prinsip dasar dari metode dekomposisi deret berkala adalah mendekomposisi (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Peramalan Peramalan adalah data di masa lalu yang digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1. Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Kependudukan Setiap daerah memiliki penduduk dimana penduduk tersebut memiliki karakteristik yang berbeda-beda. Dalam cakupannya penduduk tersebut saling berhubungan

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 49 BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Standar Optimasi Dasar evaluasi untuk mengoptimalkan supply chain management pada Honda Tebet (PT. Setianita Megah Motor) dari proses bisnis perusahaan

Lebih terperinci

* Menetapkan model peramalan dimasa yang akan datang, baik ramal-an jangka pendek maupun jangka panjang.

* Menetapkan model peramalan dimasa yang akan datang, baik ramal-an jangka pendek maupun jangka panjang. TIME SERIES Data Deret Waktu Materi dalam bab ini adalah suatu pendekatan Statistika dalam memecahkan persoalan perubahan/pertumbuhan variabel atau faktor tertentu. Seperti diketahui Statistika membantu

Lebih terperinci

BAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep

BAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep BAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep bahwa apabila terdapat pola yang mendasari suatu deret data, maka pola tersebut dapat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Vanissa Hapsari,2013

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Vanissa Hapsari,2013 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Tingkat pencemaran udara di beberapa kota besar cenderung meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya jumlah transportasi terus

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Angkatan Kerja Banyak hal mengenai kehidupan sosial di suatu negara/masyarakat dapat di

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Angkatan Kerja Banyak hal mengenai kehidupan sosial di suatu negara/masyarakat dapat di BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Angkatan Kerja Banyak hal mengenai kehidupan sosial di suatu negara/masyarakat dapat di jabarkan jika diketahui mengenai komposisi lapangan pekerjaan dari angkatan kerjanya,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess),

Lebih terperinci

Pertemuan 6: Metode Least Square. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014

Pertemuan 6: Metode Least Square. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014 Pertemuan 6: Metode Least Square Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014 Bagaimana mendapatkan fungsi polinomial untuk mewakili sejumlah titik data Bentuk Permasalahan Permasalahan 1

Lebih terperinci

OUTLINE. BAGIAN I Statistik Deskriptif. Pengertian Statistika. Penyajian Data. Ukuran Pemusatan. Ukuran Penyebaran. Angka Indeks

OUTLINE. BAGIAN I Statistik Deskriptif. Pengertian Statistika. Penyajian Data. Ukuran Pemusatan. Ukuran Penyebaran. Angka Indeks BAB 6 DERET BERKALA DAN PERAMALAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Analisis Trend

Lebih terperinci

PERAMALAN (FORECASTING)

PERAMALAN (FORECASTING) PERAMALAN (FORECASTING) Jenis Peramalan Peramalan (forecasting) : Adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi, dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke masa

Lebih terperinci

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi bawang merah mrupakan salah satu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan penanaman bibit bawang merah dan perawatan serta pemupukan secara teratur sehingga

Lebih terperinci

ANGKA INDEKS. Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M.

ANGKA INDEKS. Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M. ANGKA INDEKS Disiapkan oleh: Bambang Sutrisno, S.E., M.S.M. A. PENGERTIAN Angka indeks adalah angka yang digunakan sebagai perbandingan dua atau lebih kegiatan yang sama untuk kurun waktu yang berbeda.

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA Definisi dan Tujuan Forecasting. yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan

BAB II KAJIAN PUSTAKA Definisi dan Tujuan Forecasting. yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Forecasting 2.1.1 Definisi dan Tujuan Forecasting Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Produk Domestik Regional Bruto

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Produk Domestik Regional Bruto 18 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Produk Domestik Regional Bruto Dalam menghitung pendapatan regional, dipakai konsep domestik. Berarti seluruh nilai tambah yang ditimbulkan oleh berbagai sektor atau lapangan

Lebih terperinci

Minggu-3. Metode Penaksiran Kuantitatif. Penganggaran Perusahaan. By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM

Minggu-3. Metode Penaksiran Kuantitatif. Penganggaran Perusahaan. By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM Penganggaran Perusahaan Minggu-3 Metode Penaksiran Kuantitatif By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM Further Information : Mobile: 08122035131 Email: ailili1955@gmail.com 1 Pokok Bahasan Cara penaksiran (forecasting)

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan

BAB 2 TINJAUAN TEORI. akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Angkatan Kerja Tenaga kerja adalah penduduk yang siap melakukan pekerjaan, penduduk yang telah memasuki usia kerja (working age population). Menurut UU No. 13 tahun

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan meramalkan atau memprediksi apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang dengan waktu tenggang (lead time) yang relative lama,

Lebih terperinci

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series ad Forecastig) Aalisis Tre P.E.N.D.A.H.U.L.U.A.N Rutut waktu merupaka kumpula data yag tercatat sepajag periode waktu tertetu (cotohya: miggua, bulaa, atau

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Peramalan (forecasting) 2.1.1. Hubungan Forecast dengan Rencana Forecast adalah peramalan apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang, sedang rencana merupakan penentuan apa

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Peramalan (Forecasting) Menurut Kusuma (2004:13), peramalan (forecasting) adalah perkiraan tingkat permintaan satu atau lebih produk selama beberapa periode mendatang.

Lebih terperinci

Universitas Gunadarma PERAMALAN

Universitas Gunadarma PERAMALAN PERAMALAN PERAMALAN Kebutuhan Peramalan dalam Manajemen Produksi dan Operasi Manajemen Operasi/produksi menggunakan hasil-hasil peramalan dalam pembuatan keputusan-keputusan yang menyangkut pemilihan proses,

Lebih terperinci

FUNGSI DAN PERSAMAAN LINEAR. EvanRamdan

FUNGSI DAN PERSAMAAN LINEAR. EvanRamdan FUNGSI DAN PERSAMAAN LINEAR TEORI FUNGSI Fungsi yaitu hubungan matematis antara suatu variabel dengan variabel lainnya. Unsur-unsur pembentukan fungsi yaitu variabel (terikat dan bebas), koefisien dan

Lebih terperinci

Kata kunci: beban GI, perkiraan, regresi linier berganda

Kata kunci: beban GI, perkiraan, regresi linier berganda STUDI PERKIRAAN BEBAN PADA GARDU INDUK MANISREJO TAHUN 2014-2025 Wisnu Adi Suryo¹, Hadi Suyono, ST., MT., Ph.D ², Teguh Utomo, Ir., MT ³ ¹Mahasiswa Teknik Elektro, ² ³Dosen Teknik Elektro, Universitas

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS IMPLEMENTASI VARIASI MENGAJAR PADA MATA PELAJARAN FIQIH KELAS V DI MIS KERTIJAYAN

BAB IV ANALISIS IMPLEMENTASI VARIASI MENGAJAR PADA MATA PELAJARAN FIQIH KELAS V DI MIS KERTIJAYAN BAB IV ANALISIS IMPLEMENTASI VARIASI MENGAJAR PADA MATA PELAJARAN FIQIH KELAS V DI MIS KERTIJAYAN A. Analisis Pendahuluan Analisis pendahuluan merupakan tahap pengelompokan data yang dimasukkan ke dalam

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK 3.1 Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winter Metode rata-rata bergerak dan pemulusan Eksponensial dapat digunakan untuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data Berdasarkan sumbernya, data dan informasi yang dikumpulkan dapat dibedakan menjadi dua yaitu primer dan sekunder. Data primer adalah yang diperoleh langsung dari sumbernya

Lebih terperinci

BAB II STUDI PUSTAKA. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian

BAB II STUDI PUSTAKA. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian BAB II STUDI PUSTAKA Bab ini membahas beberapa literatur yang terkait dengan penelitian. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian kedua membahas penelitian-penelitian

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjaan waktu

Lebih terperinci

ANGGARAN PENJUALAN (FORECAST PENJUALAN DAN HASIL PENJUALAN)

ANGGARAN PENJUALAN (FORECAST PENJUALAN DAN HASIL PENJUALAN) ANGGARAN PENJUALAN (FORECAST PENJUALAN DAN HASIL PENJUALAN) Penyusunan anggaran operasional perusahaan, pertama yang harus dilakukan membuat anggaran penjualan. Anggaran penjualan merupakan dasar penyusunan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjualan 2.1.1 Pengertian Penjualan Penjualan merupakan kata yang tak asing lagi bagi kita, bahkan setiap hari kita diperhadapkan pada kejadian-kejadian yang berhubungan dengan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada semester ganjil Tahun Pelajaran

BAB III METODE PENELITIAN. A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada semester ganjil Tahun Pelajaran BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada semester ganjil Tahun Pelajaran 2014/2015. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan 07 Juli 18 Agustus 2014. Penelitian

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan digunakanan sebagai acuan pencegah yang mendasari suatu keputusan untuk yang akan datang dalam upaya meminimalis kendala atau memaksimalkan pengembangan baik

Lebih terperinci

BAB XI PERSAMAAN GARIS LURUS

BAB XI PERSAMAAN GARIS LURUS BAB XI PERSAMAAN GARIS LURUS A. Pengertian Pesamaan Garis Lurus Persamaan garis lurus adalah suatu fungsi yang apabila digambarkan ke dalam bidang Cartesius akan berbentuk garis lurus. Garis lurus ini

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Untuk membantu mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan, diperlukan suatu bentuk sistem pendukung keputusan, selanjutnya disebut SPK.

Lebih terperinci

Sebelah Utara dengan Kabupaten Asahan dan Selat Malaka. Sebelah Timur dengan Provinsi Riau. Sebelah Selatan dengan Kabupaten Tapanuli Selatan.

Sebelah Utara dengan Kabupaten Asahan dan Selat Malaka. Sebelah Timur dengan Provinsi Riau. Sebelah Selatan dengan Kabupaten Tapanuli Selatan. 20 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Demografi Penduduk Demografi adalah uraian tentang penduduk, terutama tentang kelahiran, perkawinan, kematian dan migrasi. Demografi meliputi studi ilmiah tentang jumlah penduduk,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. menganalisis dan mengetahui bagaimana tingkat efektivitas dan kontribusi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. menganalisis dan mengetahui bagaimana tingkat efektivitas dan kontribusi BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian Efektivitas dan Kontribusi Pajak Daerah Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten Ngawi ini dilakukan untuk menganalisis dan

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL)

SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL) SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Lebih terperinci

BAB IV STUDI KASUS. Data yang digunakan adalah data jumlah pengunjung objek wisata Kebun

BAB IV STUDI KASUS. Data yang digunakan adalah data jumlah pengunjung objek wisata Kebun BAB IV STUDI KASUS 4.1 Plot Data Data yang digunakan adalah data jumlah pengunjung objek wisata Kebun Raya Cibodas dari bulan Januari 2005 hingga Desember 2009. Data selengkapnya dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

PERAMALAN NILAI INFLASI KESEHATAN DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE KUADRATIK

PERAMALAN NILAI INFLASI KESEHATAN DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE KUADRATIK PERAMALAN NILAI INFLASI KESEHATAN DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE KUADRATIK Adib Khoiruddin Fahmi 1, Much Aziz Muslim 2 1 Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Semarang 2 Jurusan Ilmu Komputer,

Lebih terperinci

Penerapan Metode Least Square Untuk Prediksi Hasil Sadap Karet

Penerapan Metode Least Square Untuk Prediksi Hasil Sadap Karet ISSN: 6-384 569 Penerapan Metode Least Square Untuk Hasil Sadap Karet Robbunallah Restu A, Syahib Natarsyah Program Studi Sistem Informasi, STMIK Banjarbaru Jl. A. Yani Km. 33,3 Banjarbaru, Telp. (5)4888

Lebih terperinci

BAHAN AJAR : Manajemen Operasional Agribisnis

BAHAN AJAR : Manajemen Operasional Agribisnis Mata Kuliah Semester PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS ANDALAS BAHAN AJAR : Manajemen Operasional Agribisnis : IV Pertemuan Ke : 9 Pokok Bahasan Dosen : Perencanaan Produksi : Prof.

Lebih terperinci

PERAMALAN ANGGARAN PENJUALAN. ERLINA, SE. Fakultas Ekonomi Program Studi Akuntansi Universitas Sumatera Utara

PERAMALAN ANGGARAN PENJUALAN. ERLINA, SE. Fakultas Ekonomi Program Studi Akuntansi Universitas Sumatera Utara PERAMALAN ANGGARAN PENJUALAN ERLINA, SE. Fakultas Ekonomi Program Studi Akuntansi Universitas Sumatera Utara A. Pendahuluan Anggaran penjualan adalah titik awal di dalam penyusunan anggaran induk. Titik

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Sedangkan

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. maka di kembangkan kerangka pemikiran penelitian sebagai berikut: ketinggian

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. maka di kembangkan kerangka pemikiran penelitian sebagai berikut: ketinggian BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran dan Hipotesis 3.1.1 Kerangka Pemikiran Berdasarkan kerangka teori yang telah dijelaskan pada gambaran umum objek, maka di kembangkan kerangka pemikiran

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. future. Forecasting require historical data retrieval and project into the

BAB 2 LANDASAN TEORI. future. Forecasting require historical data retrieval and project into the BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Forecasting is the art and science of predicting the events of the future. Forecasting require historical data retrieval and project into the future with some

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjangan waktu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan zaman yang semakin hari semakin berkembang ini membuat kebutuhan masyarakat yang harus dipenuhi semakin banyak. Sehingga semakin banyak pula perusahaan yang

Lebih terperinci

ANALISIS TIME SERIES OLEH : ACH. KHOZAIMI : NIKMATUS SYAFA AH

ANALISIS TIME SERIES OLEH : ACH. KHOZAIMI : NIKMATUS SYAFA AH ANALISIS TIME SERIES OLEH : ACH. KHOZAIMI : 06.04.111.00757 NIKMATUS SYAFA AH AH : 06.04.111.00767 PUNGKY ASTREA IRAWAN : 06.04.111.00799 NUR MASLAKHAH : 06.04.111.00811 VINDI KURNIATY : 06.04.111.00856

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORI. perubahan bertambah disebut trend positif atau. naik. Sebaliknya, jika rata rata perubahan berkurang

BAB II TINJAUAN TEORI. perubahan bertambah disebut trend positif atau. naik. Sebaliknya, jika rata rata perubahan berkurang BAB II TINJAUAN TEORI 1.1 Pengertian Analisis Tren Trend Menurut Maryati (2010;129) menyatakan trend adalah suatu gerakan (kecenderungan) naik atau turun dalam jangka panjang, yang diperoleh dari rata

Lebih terperinci

ANALISIS TIME SERIES DAN FORECASTING DATA KEUANGAN

ANALISIS TIME SERIES DAN FORECASTING DATA KEUANGAN ANALISIS TIME SERIES DAN FORECASTING DATA KEUANGAN PENGANTAR Bab sebelumnya membicarakan perbandingan cross-sectional Bab 7 ini membicarakan perbandingan time-series, yaitu membandingkan angka-angka dengan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan hubungan, kecenderungan dan pola data yang sistematis (Makridakis, 1999). Peramalan menggunakan pendekatan

Lebih terperinci

Rumus-rumus perhitungan proyeksi jumlah penduduk: a. Metoda Arithmatik

Rumus-rumus perhitungan proyeksi jumlah penduduk: a. Metoda Arithmatik Rumus-rumus perhitungan proyeksi jumlah penduduk: a. Metoda Arithmatik Pn Po + Ka (Tn To) dimana: Pn = jumlah penduduk pada tahun ke n; Po = jumlah penduduk pada tahun dasar; Tn = tahun ke n; To = tahun

Lebih terperinci

Dimana : a = konstanta b = koefisien regresi Y = Variabel dependen ( variabel tak bebas ) X = Variabel independen ( variabel bebas ) Untuk mencari rum

Dimana : a = konstanta b = koefisien regresi Y = Variabel dependen ( variabel tak bebas ) X = Variabel independen ( variabel bebas ) Untuk mencari rum MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Modul Praktikum Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi dan bisnis, dalam mengolah data sering digunakan analisis regresi dan korelasi. Analisa regresi dan korelasi telah dikembangkan

Lebih terperinci

Menurut Arsyad (2001: 7), peramalan menunjukkan perkiraan yang. akan terjadi pada suatu keadaan tertentu. Ramalan menjadi input bagi proses

Menurut Arsyad (2001: 7), peramalan menunjukkan perkiraan yang. akan terjadi pada suatu keadaan tertentu. Ramalan menjadi input bagi proses 2. BAB II LANDASAN TEORI Dalam merancang dan membangun aplikasi, sangatlah penting untuk mengetahui terlebih dahulu dasar-dasar teori yang digunakan. Dasar-dasar teori tersebut digunakan sebagai landasan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di Indonesia sejak tahun enam puluhan telah diterapkan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika di Jakarta menjadi suatu direktorat perhubungan udara. Direktorat

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. masa lalu maupun saat ini baik secara matematik maupun statistik.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. masa lalu maupun saat ini baik secara matematik maupun statistik. BAB 2 TINJAUAN TEORITIS Metode Peramalan Metode peramalan merupakan suatu teknik untuk memprediksi atau memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang dengan memperhatikan data atau informasi masa

Lebih terperinci

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi yang diperkirakan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi yang diperkirakan BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori. 2.1.1 Pengertian Peramalan. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi

Lebih terperinci

PREDIKSI INTENSITAS TRAFFIC MENGGUNAKAN DYNAMIC FORECASTING

PREDIKSI INTENSITAS TRAFFIC MENGGUNAKAN DYNAMIC FORECASTING PREDIKSI INTENSITAS TRAFFIC MENGGUNAKAN DYNAMIC FORECASTING Nora Puspita Syari, Mike Yuliana, ST.MT, Ronny Susetyoko, SSi, MSi Jurusan Teknik Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat

BAB 2 LANDASAN TEORI. diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan sejak bulan Januari sampai bulan Maret tahun 2012. Adapun lokasi penelitian ini adalah di Sekolah Menengah Atas Negeri

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengertian Peramalan (Forecasting) Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan

Lebih terperinci

LAMPIRAN. Notasi DFD. Gamba 1 Komponen Utama DFD. Notasi Use Case Diagram. Gambar 2 Actor Use Case. Gambar 3 Use Case

LAMPIRAN. Notasi DFD. Gamba 1 Komponen Utama DFD. Notasi Use Case Diagram. Gambar 2 Actor Use Case. Gambar 3 Use Case L1 LAMPIRAN Notasi DFD Gamba 1 Komponen Utama DFD Notasi Use Case Diagram Gambar 2 Actor Use Case Gambar 3 Use Case L2 Gambar 4 Boudary Use Case Notasi Sequence Diagram Object1 Gambar 5 Komponen Utama

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Mata Kuliah : Statistik Bobot Mata Kuliah : 3 Sks Deskripsi Mata Kuliah : Pengertian dasar statistik, pengolahan dan penyajian data, ukuran dan lokasi (central

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegitan yang memperkirakan apa yang akan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegitan yang memperkirakan apa yang akan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegitan yang memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Kegunaan peramalan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 15 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Perkembangan ekonomi dan bisnis dewasa ini semakin cepat dan pesat. Bisnis dan usaha yang semakin berkembang ini ditandai dengan semakin banyaknya

Lebih terperinci

Permintaan Bahan Bakar Minyak Dengan Menggunakan Time Series Di wilayah Distribusi Bacan

Permintaan Bahan Bakar Minyak Dengan Menggunakan Time Series Di wilayah Distribusi Bacan JURNAL TEKNIK DINTEK VOL. 10 NO 01, Maret 2017 : 1-10 Permintaan Bahan Bakar Minyak Dengan Menggunakan Time Series Di wilayah Distribusi Bacan Ruslan M Umar Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Maluku

Lebih terperinci