Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis"

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika, FMIPA, Insiu Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya Indonesia Absrak Sepeda moor merupakan ala ransporasi paling sering digunakan oleh masyaraka pada umumnya. Inflasi, PDRB, dan laju perumbuhan ekonomi diduga menjadi fakor yang mempunyai pengaruh dalam penjualan sepeda moor. Peneliian ini berujuan unuk mengeahui model penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke sera ramalan penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke di Jawa Timur. Hasil pembahasan model dinamis pada sepeda moor merk Z dikeahui bahwa apabila PDRB pada ahun ini naik sebesar 1 milyar maka penjualan sepeda moor merk Z ahun juga akan naik sebesar 378 uni. Selain iu penjualan juga dipengaruhi oleh periode riwulan sebelumnya yang diunjukkan dengan adanya lag ( -1 ). Pada model dinamis oal marke, apabila erjadi peningkaan PDRB pada ahun ini sebesar 1 milyar maka oal marke sepeda moor ahun ini juga akan naik sebesar 280 uni. Toal marke ersebu juga dipengaruhi oleh penjualan periode riwulan sebelumnya ( -1 ). Kaa Kunci Penjualan sepeda moor merk Z, Toal marke, model dinamis. S I. PENDAHULUAN AAT ini perkembangan zaman semakin maju dari ahun ke ahun. Hal ini membua kondisi dari segala macam sisem eknologi yang menjadi pendukung dalam kehidupan manusia menjadi semakin maju pula.sisem-sisem eknologi ersebu dianaranya adalah eknologi komunikasi, ransporasi, dan produksi. Salah sau sisem yang memberikan dampak signifikan erhadap masyaraka secara langsung adalah ransporasi, karena ransporasi digunakan seiap hari dalam kegiaan masyaraka. Perkembangan zaman menunu sisem ransporasi yang lebih baik di masa depan sehingga semakin baik sisem ransporasi maka akan semakin meningkanya kebuuhan ransporasi. Transporasi didominasi oleh ransporasi dara, ransporasi dara dianaranya adalah mobil, sepeda moor, bus, kerea api, dll. Sepeda moor merupakan ala ransporasi paling sering digunakan oleh masyaraka pada umumnya. Menuru Korlanas Polri (2012), jumlah kendaraan sepeda moor di Indonesia adalah sebanyak uni aau sebesar 83 persen dari keseluruhan jumlah kendaraan bermoor di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa sepeda moor merupakan kendaraan yang paling banyak digunakan oleh masyaraka Indonesia. Padanya akifias yang dilakukan oleh masyaraka menyebabkan moor kini berubah menjadi kebuuhan primer. Di Indonesia moor lebih banyak digunakan unuk berakifias di bandingkan dengan kendaraan pribadi lainnya, karena harganya yang jauh lebih murah dan penggunaan bahan bakar yang cukup hema jika dibandingkan dengan mobil sehingga erjangkau unuk sebagian besar kalangan masyaraka. Selain iu, moor juga lebih diminai karena dapa digunakan dalam kondisi apapun, misal pada kondisi mace dan melewai jalan-jalan yang sempi. Seiring dengan berambahnya mina masyaraka dalam menggunakan ala ransporasi sepeda moor maka menyebabkan volume sepeda moor meningka pada iap ahunnya. Semakin meningka volume sepeda moor maka penjualan sepeda moor pada iap ahun akan meningka. Indonesia memiliki merek sepeda moor yang ingka penjualannya inggi yaiu Honda, yang iap ahunnya selalu mengalami kenaikan yang signifikan [1]. Inflasi, PDRB, dan laju perumbuhan ekonomi diduga menjadi fakor yang mempunyai pengaruh dalam penjualan sepeda moor. Pada peneliian ini berujuan unuk mengeahui model dinamis dari penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke sepeda moor di Jawa Timur sera ramalan penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke Jawa Timur. A. Model Dinamis II. TINJAUAN PUSTAKA Apabila suau analisis regresi daa ime series erdapa model yang menunjukkan hubungan anara variabel erika ( ) dengan variabel bebas masa lalu (X -k ) maka meode analisis ersebu dinamakan model disribued-lag [2], X X... X k k (1) Sedangkan apabila model ersebu menunjukkan hubungan anara variabel erika dengan variabel erika masa lalu ( -k ) yang digunakan sebagai variabel bebas maka disebu model Auoregressive aau model dinamis. X X 1 (2) Pada model disribusi lag, koefisien β 0 merupakan shor run muliplier (pengaruh jangka pendek). Sedangkan jumlah dari semua koefisien Σβ = β 0 + β disebu long run muliplier (pengaruh jangka panjang) [2]. Model disribusi lag mempunyai peranan yang pening dalam analisis ekonomi secara kuaniaif. Terdapa dua jenis model disribusi lag, yaiu : i. Model lag infinie : X X ii. Model lag finie : 0 (3) X... X k k (4)

2 JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Prin) D-225 Pada peneliian ini menggunakan model lag infinie. Unuk mengesimasi parameer digunakan berdasarkan pendekaan Koyck. Model Koyck didasarkan asumsi bahwa semakin jauh jarak lag variabel bebas dari periode sekarang maka akan semakin kecil pengaruh variabel lag erhadap variabel ak bebas. Koyck elah mengusulkan unuk memperkirakan model disribusi lag. Diasumsikan bahwa semua koefisien β mempunyai anda yang sama, Koyck menganggap koefisien ersebu menurun secara geomeris. Esimasi koefisien model menuru Koyck didasarkan pada asumsi bahwa : k ; k 0,1,2,... k 0 (5) dimana : λ = ingka penurunan dari disribusi lag dengan 0< λ< 1 Adapun asumsi-asumsi dari auran koyck [2], yakni: 1) Nilai λ nonnegaif sehingga β k selalu mempunyai anda yang sama 2) λ<1 maka bobo β k semakin kecil, semakin jauh periodenya 3) Pada model Koyck, pengali jangka pendek adalah β 0, sedangkan pengali jangka panjang adalah 1 ( ) 0 k 0 1 k (6) Dengan demikian, berdasarkan asumsi dari pendekaan Koyck maka model infinie (3) dapa diulis menjadi seperi beriku : 2 X X Model ersebu masih suli unuk digunakan dalam prakik, eruama suli digunakan unuk memperkirakan koefisien-koefisien yang sanga banyak dan juga parameer λ masuk kedalam model dalam benuk yang idak linear (nonlinear). Meode regresi linear dalam parameer idak dapa dierapkan unuk model ersebu. Maka Koyck memberikan jalan keluar dengan melakukan ransformasi Koyck. Model hasil dari ransformasi Koyck adalah sebagai beriku. Dimana v 1 ( 1 ) X v 0 1 (7) (8) Berdasarkan ransformasi ersebu maka hanya perlu mengesimasi iga parameer saja yaiu α, λ, dan β 0. Model (11) disebu model Auoregressive. Jadi, dengan kaa lain ransformasi Koyck mengubah model Disribued lag menjadi model Auoregressive. B. Uji Asumsi Residual Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalias, uji asumsi independen, dan uji asumsi idenik. Beriku merupakan penjelasan dari masing-masing uji. 1. Uji Normalias Uji normalias digunakan unuk meliha apakah nilai residual berdisribusi normal aau idak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang berdisribusi normal. Uji normalias dapa dilakukan dengan uji Kolmogorov Smirnov. Beriku merupakan hipoesisnya [3]. H 0 : F(x) = F 0 (x) unuk semua nilai x (residual berdisribusi normal ) H 1 : F(x) F 0 (x) unuk sekurang-kurangnya sebuah nilai x (residual idak berdisribusi normal) Saisik uji : D Sup x S ( x ) F ( x ) 0 (9) S(x) : fungsi peluang disribusi kumulaif yang dihiung dari suau sampel F 0 (x) : fungsi disribusi yang dihipoesiskan F(x) : fungsi disribusi yang belum dikeahui Pengambilan kepuusan adalah H 0 diolak jika D > D (1-α,n) dengan D adalah nilai berdasarkan abel Kolmogorov Smirnov. Selain iu, Tolak H 0 jika p-value < α yang berari bahwa residual berdisribusi idak normal. 2. Uji Asumsi Independen Auokorelasi dalam konsep regresi linear berari komponen error berkorelasi berdasarkan uruan waku (pada daa berkala) aau uruan ruang aau korelasi pada dirinya sendiri. Uji yang digunakan unuk mendeeksi adanya auokorelasi dalam peneliian ini adalah ACF. Langkah perama dalam uji ini adalah meregresikan variabel dengan X sehingga diperoleh residual. Pada gambar ACF dapa diliha pada lag berapa erdapa koefisien ACF yang keluar dari baas-baas signifikansi, maka dapa disimpulkan idak erjadi auokorelasi pada model. 3. Uji Heerokedasisias Uji heerokedasias berujuan unuk menguji apakah dalam model regresi erjadi keidaksamaan varians dari residual sau pengamaan ke pengamaan yang lain. Jika varians dari residual sau pengamaan ke pengamaan lain eap, maka disebu homokedasisias dan jika berbeda maka disebu heerokedasisias. Unuk menguji heerokedasisias dapa dilakukan dengan uji Glejser. Tahap perama meregresikan variabel dependen erhadap variabel independen dan memperoleh e i. Selanjunya, ahap kedua meregresikan e i erhadap variabel independen [4]. C. Pengujian Signifikansi Parameer Pengujian signifikansi parameer dilakukan unuk mengeahui hubungan anara variabel independen dan variabel dependen.pengujian parameer regresi dilakukan dalam dua ahap yaiu uji serenak uji parsial. 1. Uji Serenak Uji serenak digunakan unuk mengeahui pengaruh semua variabel independen erhadap variabel variabel dependen. Beriku merupakan hipoesis dari uji serenak. H 0 : β 1 =β 2 =...= β j =0 H 1 : minimal ada sau β j 0, j=1,2,...,k (k merupakan jumlah parameer yang erdapa didalam model regresi) Saisik uji : RK regresi F (10) hiung RK residual Nilai F hiung yang didapa dibandingkan dengan nilai F abel =(F α;(v1,v2) )=(F α;(;n-k-1) ) (n adalah banyaknya parameer observasi dan k adalah jumlah parameer). Apabila F hiung > F α;(v1,v2) aau p-value < α maka akan olak H 0, arinya paling sediki ada sau β k yang idak sama dengan nol aau paling

3 JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Prin) D-226 sediki ada sau dari variabel bebas yang memiliki pengaruh yang signifikan erhadap variabel respons. 2. Uji Parsial Uji parsial digunakan unuk mengeahui apakah ada pengaruh yang signifikan anara variabel independen secara individu erhadap variabel dependen.beriku merupakan hipoesis uji parsial. H 0 :β j =0 H 1 : β j 0, j=1,2,...,k Saisik uji : hiung j (11) ( j ) Selanjunya nilai hiung dibanding dengan nilai (α/2,n-p) (n adalah jumlah pengamaan dan p adalah banyaknya parameer). Apabila nilai hiung > (α/2,n-p), maka H 0 akan diolak. Arinya variabel independen ke-i memberikan pengaruh yang signifikan erhadap variabel dependen. D. Trend Analysis Analisis rend merupakan model rend umum unuk daa ime series dan unuk meramalkan. Analisis rend adalah analisis yang digunakan unuk mengamai kecenderungan daa secara menyeluruh pada suau kurun waku yang cukup panjang. Trend dapa digunakan unuk meramalkan kondisi daa di masa mendaang, maupun dapa dipergunakan unuk memprediksi daa pada suau waku dalam kurun waku erenu. Beberapa meode yang dapa dipergunakan unuk memodelkan ren, dianaranya model linear (Linear Model), model kuadra (Quadraic Model), Exponenial Growh Model dan model kurva-s (S-Curve Model). Benuk umum model ren adalah sebagai beriku [5] : 1. Model linier (Linear Model) bt (12) 2. Model Kuadra (Quadraic Model) 2 bt ct (13) 3. Model Eksponensial (Exponenial Model) 2 ( 1 b ) T (14) III. METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Daa dan Variabel Peneian Daa yang digunakan dalam peneliian ini merupakan daa sekunder yaiu daa yang diperoleh dari PT.X yakni daa riwulan penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke di Jawa Timur ahun 2004 sampai ahun Daa dari BPS dan BI adalah daa riwulan inflasi, PDRB, dan daa laju perumbuhan ekonomi Jawa Timur pada periode ahun 2004 hingga Dalam peneliian ini daa dibagi menjadi dua, yaiu daa in sample dan daa ou sample. Daa in sample merupakan daa yang digunakan unuk membenuk model, yaiu daa keseluruhan variabel dari riwulan 1 ahun 2004 sampai dengan riwulan 4 ahun Sedangkan daa ou sample merupakan daa yang digunakan unuk mengevaluasi hasil prediksi aau ramalan, yaiu daa seluruh variabel dari riwulan 1 ahun 2013 sampai dengan riwulan 4 ahun Langkah Analisis Langkah analisis yang digunakan dalam peneliian sebagai beriku. 1) Mengkaji karakerisik penjualan sepeda moor. Melakukan analisis daa dengan menggunakan saisik deskripif unuk masing-masing variabel independen dan variabel dependen dengan menggunakan boxplo unuk mengeahui karakerisik masing-masing variabel pada iap ahunnya dan melakukan inerpreasi erhadap hasil 2) Pembenukkan model dinamis. Melakukan esimasi model dinamis dengan langkah awal melakukan analisis regresi unuk mengeahui variabel yang signifikan. Selanjunya melakukan esimasi model dengan pendekaan Koyck pada kedua variabel respon unuk mendapakan model dinamis. Melakukan pengujian asumsi residual, kemudian melakukan pengujian signifikansi parameer pada model dinamis dan yang erakhir menganalisis hasil yang diperoleh. 3) Melakukan uji kebaikan model dengan menganalisa berdasarkan daa in sample dan ou sample. Selanjunya melakukan peramalan variabel independen berdasarkan model dinamis yang elah didapakan dengan menggunakan meode rend analysis. Kemudian ensubsiusikan hasil ramalan kedalam model dinamis yang elah didapakan pada langkah 2 unuk masingmasing model variabel dependen yaiu model penjualan sepeda moor Honda dan oal marke. IV. ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Analisa Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur Penjualan sepeda moor merk Z menunjukkan bahwa raaraa penjualan sepeda moor eringgi di Jawa Timur periode riwulanan selama 9 ahun mulai dari ahun 2004 hingga 2012 adalah erleak pada riwulan ke 3 yaiu sebesar uni. Nilai sandar deviasi menunjukkan bahwa ingka keragaman raa-raa penjualan sepeda moor merk Z ersebu cenderung inggi dengan ingka keragaman eringgi erleak pada riwulan ke 3 yaiu sebesar Raa-raa oal marke di Jawa Timur erdapa pada riwulan ke 3 yaiu sebesar uni. Nilai sandar deviasi eringgi dihasilkan oleh daa oal marke sepeda moor pada riwulan ke 3 yaiu sebesar yang berari bahwa oal marke sepeda moor pada iap ahunnya mempunyai ingka keragaman yang inggi dibandingkan riwulan lainnya. Raa-raa inflasi di Jawa Timur eringgi pada periode riwulanan ahun 2004 hingga 2012 erdapa pada riwulan ke 1 yaiu sebesar 6,971 dan nilai sandar deviasinya sebesar 2,509 yang berari mempunyai variasi yang inggi. Raa-raa PDRB eringgi erdapa pada riwulan ke 3 yaiu sebesar milyar sera nilai sandar deviasinya sebesar yang berari mempunyai variasi yang inggi. Laju perumbuhan ekonomi memiliki raa-raa eringgi pada periode riwulanan ahun 2004 hingga 2012 pada riwulan ke 3 yaiu sebesar 6,389.

4 JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Prin) D-227 B. Model Dinamis Model dinamis merupakan model regresi yang memasukkan nilai variabel yang menjelaskan baik nilai masa kini aau nilai masa lalu (lag) dari variabel bebas sebagai ambahan pada model yang memasukkan nilai lag dari variabel ak bebas sebagai salah sau variabel penjelas. 1. Pemodelan Dinamis dengan Menggunakan Analisis Regresi Analisis regresi digunakan unuk mengeahui pengaruh anara variabel independen (inflasi, PDRB, dan laju perumbuhan ekonomi) erhadap variabel dependen (penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke). Beriku merupakan hasil analisisnya. Pada Tabel 1 menunjukkan bahwa hanya variabel PDRB yang memiliki pengaruh erhadap penjualan sepeda moor merk Z di Jawa Timur. Hal ini dapa diliha dari nilai p-value berdasarkan hasil analisis regresi pada Tabel 1 yaiu sebesar 0,000 yang kurang dari nilai α=5% yang berari bahwa erdapa pengaruh variabel PDRB erhadap variabel penjualan sepeda moor merk Z. Hasil analisis yang erdapa pada oal marke sama dengan Tabel 1. Analisis regresi pada penjualan sepeda moor merk Z di Jawa Timur Variabel Konsan ,64 0,529 Inflasi ,01 0,320 PDRB 0, , ,20 0,000 LPE ,00 0,054 hasil pembahasan pada penjualan sepeda moor merk Z yaiu pada Tabel 2 menunjukkan bahwa hanya variabel PDRB saja yang memiliki pengaruh yang signifikan erhadap oal penjualan sepeda moor di Jawa Timur, sedangkan inflasi dan laju perumbuhan ekonomi idak memiliki pengaruh erhadap oal penjualan sepeda moor di Jawa Timur. Tabel 2. Analisis regresi pada oal marke di Jawa Timur Variabel Konsan ,17 0,037 Inflasi ,38 0,177 PDRB 0,7213 0,1730 4,17 0,000 LPE ,12 0, Pemodelan Dinamis dengan Menggunakan Pendekaan Koyck Pada bagian ini akan dilakukan pemodelan dinamis berdasarkan variabel independen yang erpilih. Dimana variabel independen yang erpilih adalah PDRB, sehingga variabel ini akan digunakan sebagai variabel independen pada model dinamis. Model hasil ransformasi Koyck adalah sebagai beriku. ( 1 ) X v 0 1 (14) dimana v 1 Berdasarkan model Koyck ersebu maka model dinamis dugaan yang didapakan adalah sebagai beriku. Model dinamis pada penjualan sepeda moor merk Z : Z ,378 PDRB 0,408 Z 1 (15) dengan R 2 =86% Model dinamis pada Toal marke : Toalmarke dengan R 2 =76% 0,280 PDRB 0,625 Toalmarke 1 (16) C. Uji Asumsi Residual Uji asumsi klasik adalah uji yang digunakan unuk mengeahui. Uji asumsi yang digunakan pada analisis ini adalah uji heeroskedasisias, uji auokorelasi, dan uji normalias. Beriku merupakan hasil dari keiga uji ersebu. 1. Uji Normalias Uji yang digunakan unuk menguji normalias residual pada peneliian ini adalah dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Pada Tabel 3 penjualan sepeda moor merk A memiliki nilai Kolmogorov Smirnov sebesar 0,080 yang berari kurang dari nilai q (1-α) yaiu sebesar 0,234 sehingga dapa disimpulkan bahwa residual model dinamis pada penjualan sepeda moor merk Z berdisribusi normal. Hasil nilai Kolmogorov Smirnov pada oal marke yaiu sebesar 0,105, sedangkan nilai q (1-α) adalah 0,234 jadi dikaakn bahwa D>q (1-α) yang berari residual pada model dinamis oal marke berdisribusi normal. Tabel 3 Uji normalias penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke Variabel Penjualan sepeda moor merk Z Toal marke Nilai Kolmogorov- Smirnov 0,080 P-value >0,150 Kolmogorov- Smirnov 0,105 P-value >0, Uji Asumsi Independen Berdasarkan hasil plo ACF dari model dinamis penjualan sepeda moor merk Z menunjukkan bahwa idak ada lag yang keluar dari baas sehingga dapa disimpulkan bahwa pada model dinamis penjualan sepeda moor merk Z idak erjadi kasus auokorelasi. Pada hasil ACF oal marke menunjukkan bahwa ada lag yang keluar dari baas. Hal ini berari bahwa erjadi kasus auokorelasi pada model dinamis oal marke, akan eapi pada peneliian ini diasumsikan idak erjadi kasus auokorelasi.

5 JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Prin) D Uji Asumsi Idenik Uji asumsi idenik digunakan unuk mengeahui apakah varian residual dari model dinamis pada penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke idenik aau idak. Salah sau cara unuk mendeeksi heeroskedasisias adalah dengan menggunakan uji Glejser. Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai hiung pada variabel PDRB memiliki nilai kurang dari abel = (0,025,35) = 2,0301 aau dapa juga diliha dari nilai p-value pada variabel independen yang berari lebih besar dari nilai α=5% sehingga dapa Tabel 4. Uji Glejser pada penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke Penjualan sepeda moor merk Z variabel PDRB -0,26 0,794 Toal marke PDRB 1,74 0,067 disimpulkan bahwa residual homogen aau sudah memenuhi asumsi idenik. Sedangkan model oal marke juga sama dengan hasil pada penjualan sepeda moor merk Z yaiu disimpulkan bahwa residual homogen. D. Pengujian Signifikansi Parameer Model Dinamis Pengujian signifikansi parameer pada model dinamis menggunakan dua ahap yaiu pengujian cara serenak dan pengujian secara parsial. 1. Uji Serenak Uji serenak dilakukan dengan menguji semua parameer pada model dinamis secara bersamaan unuk meliha pengaruh variabel independen erhadap variabel dependen. Hipoesisnya adalah sebagai beriku. H 0 : β 1 =β 2 =...= β j =0 H 1 : minimal ada sau β j 0, j=1,2 Pada hasil dapa dikeahui bahwa nilai F hiung = 98,63 sedangkan F abel = F (0,05;2;33) = 3,284 aau nilai p-value sebesar 0,000 yang kurang dari α=5% sehingga dapa dikaakan olak H 0 yang berari minimal ada sau variabel independen yang berpengaruh signifikan erhadap variabel dependen yaiu Tabel 5. Pengujian parameer secara parsial pada penjualan sepeda moor merk Z Variabel Konsan ,75 0,458 PDRB 0,3777 0,1038 3,64 0,000 Honda(-1) 0,4084 0,1491 2,74 0,010 penjualan sepeda moor merk Z. Pada oal marke nilai p- value juga kurang dari α=5% sehingga dapa dikaakan bahwa minimal ada sau variabel independen yang berpengaruh signifikan erhadap variabel dependen yaiu oal marke. 2. Uji Parsial Pada uji serenak menghasilkan kepuusan bahwa minimal ada sau variabel independen yang berpengaruh signifikan erhadap variabel dependen. Langkah selanjunya adalah melakukan uji parsial unuk mengeahui pengaruh variabel independen secara individu. Didapakan nilai abel = (0,025;34) = 2,0322, olak H 0 jika hiung > abel. Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai hiung pada PDRB dan lag penjualan sepeda moor merk Z masing-masing adalah sebesar 3,64 dan 2,74 yang berari lebih besar dari abel sehingga hal ini menunjukkan bahwa kedua variabel yaiu PDRB dan lag penjualan sepeda moor merk Z berpengaruh Tabel 6. Pengujian parameer secara parsial pada oal marke Variabel Konsan ,95 0,061 PDRB 0,2803 0,1434 1,96 0,059 Toal marke(-1) 0,6248 0,1340 4,66 0,000 secara signifikan erhadap variabel penjualan sepeda moor merk Z. Begiu juga pada hasil oal marke yang menunjukkan bahwa kedua variabel independen juga berpengaruh secara signifikan erhadap variabel oal marke. E. Analisis dan Inerpreasi Model Dinamis Pada Penjualan Sepeda Moor Merk Z dan Toal Marke Hasil analisis dari pemodelan dinamis dan hasil uji asumsi residual yang sudah dilakukan maka didapakan model dinamis sebagai beriku. Model dinamis pada penjualan sepeda moor merk Z: Z ,378 PDRB 0,408 Z 1 (17) dengan nilai R-square adalah sebesar 86% Model dinamis pada oal marke : Toalmarke ,280 PDRB 0,625 Toalmarke (18) 1 dengan nilai R-square adalah sebesar 76% Berdasarkan model dinamis pada penjualan sepeda moor merk Z dikeahui bahwa nilai koefisien dari variabel PDRB bernilai posiif yang berari bahwa apabila PDRB pada ahun ini naik sebesar 1 milyar maka penjualan sepeda moor merk Z ahun ini juga akan naik sebesar 378 uni. Selain iu, penjualan sepeda moor merk Z juga dipengaruhi oleh periode riwulan sebelumnya yang diunjukkan dengan adanya lag penjualan sepeda moor merk Z ( -1 ) pada model dinamis. Pada model dinamis oal marke, apabila erjadi peningkaan PDRB pada ahun ini sebesar 1 milyar maka oal marke sepeda moor ahun ini juga akan naik sebesar 280 uni. F. Peramalan Penjualan Sepeda Moor Merk Z dan Toal Marke di Jawa Timur Berdasarkan hasil analisis model dinamis yang didapakan maka dilakukan forecas unuk mengeahui hasil ramalan penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke di Jawa Timur unuk ahun Sebelumnya dilakukan uji kebaikan model erlebih dahulu erhadap model dinamis yang elah didapakan unuk mengeahui apakah model yang didapakan

6 JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: ( Prin) D-229 baik unuk peramalan selanjunya. Langkah perama adalah dengan melakukan ramalan pada ahun Peramalan ini dilakukan dengan menggunakan model dinamis penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke yang didapakan unuk memprediksi ahun Langkah selanjunya adalah dengan membandingkan daa akual dengan daa hasil ramalan ersebu. Berdasarkan Tabel 7 dikeahui bahwa hasil ramalan penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke pada ahun 2013 lebih rendah dibandingkan dengan daa akual penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke. Kebaikan model dapa dikeahui berdasarkan nilai R 2 pada daa akual dan daa hasil ramalan. Nilai R 2 pada daa akual penjualan sepeda moor merk Z yaiu sebesar 86% sedangkan nilai pada daa ramalan yaiu sebesar 28,3%. Hal ini menunjukkan bahwa nilai R 2 Tabel 7. Analisis regresi pada penjualan sepeda moor merk Z di Jawa Timur Triwulan/ Tahun Daa akual merk Z Ramalan merk Z Daa akual oal marke Ramalan oal marke 1/ / / / pada hasil ramalan akual jauh lebih rendah jika dibandingkan dengan nilai R 2 pada daa akual penjualan sepeda moor merk Z sehingga dapa disimpulkan bahwa model idak cukup baik unuk menenukan peramalan pada periode selanjunya. Begiu pula dengan model dinamis pada oal marke yang memiliki nilai R 2 pada hasil ramalan jauh lebih rendah dibandingkan dengan daa akual oal marke yaiu sebesar 76% dan 14,8%. Langkah selanjunya seelah menguji kebaikan model yaiu melakukan peramalan. Perama yaiu melakukan peramalan pada PDRB erlebih dahulu yakni ramalan PDRB pada ahun 2014 dengan menggunakan rend analysis. Seelah didapakan hasil ramalan PDRB ahun 2014 maka disubsiusikan kedalam model dinamis yang elah didapakan unuk meramalkan penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke pada ahun Beriku hasil ramalannya. Sedangkan unuk daa inflasi, raa-raa inflasi eringgi erleak pada riwulan ke 1. Hasil model dinamis dikeahui bahwa nilai koefisien dari PDRB bernilai posiif yang berari bahwa apabila PDRB pada ahun ini naik sebesar 1 milyar maka penjualan sepeda moor merk Z ahun ini juga akan naik sebesar 378 uni. Selain iu penjualan sepeda moor merk Z juga dipengaruhi oleh periode riwulan sebelumnya yang diunjukkan dengan adanya lag Honda ( -1 ) pada model dinamis. Pada model dinamis oal marke, apabila erjadi peningkaan PDRB pada ahun ini sebesar 1 milyar maka oal marke sepeda moor ahun ini juga akan naik sebesar 280 uni. Toal marke ersebu juga dipengaruhi oleh penjualan sepeda moor pada periode riwulan sebelumnya yaiu 1 riwulan sebelumnya ( -1 ). Hasil ramalan penjualan sepeda moor merk Z ahun 2014 mengalami kenaikan secara perlahan, begiu juga dengan hasil ramalan oal marke pada ahun 2014 yang cenderung meningka pada iap riwulannya. Saran kepada penelii berikunya adalah agar menambahkan daa dan menggunakan fakor-fakor variabel independen lainnya yang lebih mendukung erhadap penjualan sepeda moor di Jawa Timur. Hal ersebu berguna unuk mendapakan model yang lebih baik sehingga hasil peramalan yang hasilkan juga cenderung lebih baik. DAFTAR PUSTAKA [1] N. D. Nachrowi & Usman, Penggunaan Teknik Ekonomeri. Jakara : Raja Grafindo Persada (2013). [2] D. N. Gujarai, Basic Economerics. New ork : Mc Graw-Hill Company (2004) [3] W. W Daniel, Saisik Nonparamerik Terapan. Jakara: PT Gramedia (1989). [4] Seiawan & K. D. Endah, Ekonomerika. ogyakara: ANDI (2010) [5] S. Mulyono, Saisika unuk Ekonomi. Jakara: Lembaga Penerbi Fakulas Ekonomi UI (1998). V. KESIMPULAN/RINGKASAN Pada daa penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke erliha bahwa pada riwulan ke 3 memiliki raa-raa jumlah penjualan sepeda moor yang relaif inggi, baik unuk penjualan sepeda moor merk A maupun penjualan oal di Jawa Timur. Pada daa PDRB dan laju perumbuhan ekonomi memiliki raa-raa yang relaif inggi pada riwulan ke 3. Tabel 8. Ramalan penjualan sepeda moor merk Z dan oal marke Triwulan/ Tahun Ramalan merk Z Ramalan oal marke 1/ / / /

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

Model Dinamis: Autoregressive Dan Distribusi Lag (Studi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB))

Model Dinamis: Autoregressive Dan Distribusi Lag (Studi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)) Model Dinamis: Auoregressive Dan Disribusi Lag (Sudi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domesik Regional Bruo (PDRB)) Dynamic Model : Auoregressive and Disribuion Lag (Case Sudy: Effecs

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode 20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),

Lebih terperinci

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di

Lebih terperinci

Bab 5 Penaksiran Fungsi Permintaan. Ekonomi Manajerial Manajemen

Bab 5 Penaksiran Fungsi Permintaan. Ekonomi Manajerial Manajemen Bab 5 Penaksiran Fungsi Perminaan 1 Ekonomi Manajerial Manajemen Peranyaan Umum Tenang Perminaan Seberapa besar penerimaan perusahaan akan berubah seelah adanya peningkaan harga? Berapa banyak produk yang

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai

BAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan

Lebih terperinci

PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN

PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime

Lebih terperinci

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional. JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES

IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya

Lebih terperinci

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design

Lebih terperinci

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Seminar Nasional Saisika 12 November 2011 Vol 2, November 2011 (T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Gumgum Darmawan, Sri Mulyani S Saf Pengajar Jurusan Saisika FMIPA UNPAD

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan unuk pemakaian lebih lanju aau dijual. Persediaan dapa berupa bahan baku, barang seengah jadi aau barang jadi maupun

Lebih terperinci

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi

Lebih terperinci

Muhammad Firdaus, Ph.D

Muhammad Firdaus, Ph.D Muhammad Firdaus, Ph.D DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FEM-IPB 010 PENGERTIAN GARIS REGRESI Garis regresi adalah garis yang memplokan hubungan variabel dependen (respon, idak bebas, yang dipengaruhi) dengan variabel

Lebih terperinci

BAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun

BAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial

Lebih terperinci

PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN

PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN M-6 PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN Enny Suparini 1) Soemarini 2) 1) & 2) Deparemen Saisika FMIPA UNPAD arhinii@yahoo.com 1) ine_soemarini@yahoo.com 2) Absrak

Lebih terperinci

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA Oleh : Liviani Nursia 307030040 Dosen Pembimbing: Dr. Brodjol Suijo S.U, MSi Laar Belakang

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian yang dilakukan mengenai analisis perencanaan pengadaan una berdasarkan ramalan ime series volume ekspor una loin beku di PT Tridaya Eramina

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI 7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak

KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES Universias Muhammadiyah Purwokero malim.muhammad@gmail.com Absrak Pada persamaan regresi linier sederhana dimana variabel dependen dan variabel independen

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi

Lebih terperinci

Proyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran

Proyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran Saisika, Vol. 10 No. 2, 129 138 Nopember 2010 Proyeksi Penduduk Provinsi Riau 2010-2015 Menggunakan Meode Campuran Ari Budi Uomo, Yaya Karyana, Tei Sofia Yani Program Sudi Saisika, Universias Islam Bandung

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi

Lebih terperinci

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN Modul 1 Sekilas Pandang Drs. Irlan Soelaeman, M.Ed. S PENDAHULUAN uau hari, saya dan keluarga berencana membawa mobil pergi ke Surabaya unuk mengunjungi salah seorang saudara. Sau hari sebelum keberangkaan,

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,

Lebih terperinci

ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI

ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 009 XV-1 ANALISIS PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM KOSPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE INTERVENSI Muhammad Sjahid Akbar, Jerry Dwi Trijoyo

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami 11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN perpusakaan.uns.ac.id BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di Indonesia dengan periode ahun 984 sampai dengan ahun 0. Peneliian ini memfokuskan pada fakor-fakor

Lebih terperinci

Abstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.

Abstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih. 1 Peramalan Volume Produksi Air Bersih di PDAM Kabupaen Bojonegoro berdasarkan Jumlah Pelanggan dan Volume Konsumsi Air Fasha Aulia Pradhani dan Adaul Mukarromah Jurusan Saisika, FMIPA, ITS Jl. Arief Rahman

Lebih terperinci

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus

Lebih terperinci

Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Platform MK di PT X Menggunakan Metode ARIMA, Neural Network, dan Hibrida ARIMA-Neural Network

Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Platform MK di PT X Menggunakan Metode ARIMA, Neural Network, dan Hibrida ARIMA-Neural Network D-378 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (26) 2337-3520 (23-928X Prin) Pemodelan Produksi Minyak dan Gas Bumi pada Plaform MK di PT X Menggunakan Meode ARIMA, Neural Nework, dan Hibrida ARIMA-Neural

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X

USULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X USULAN ENERAAN METODE KOEISIEN MANAJEMEN (BOMAN S) SEBAGAI ALTERNATI MODEL ERENCANAAN RODUKSI RINTER TIE LX400 ADA T X Hendi Dwi Hardiman Jurusan Teknik Manajemen Indusri - Sekolah Tinggi Manajemen Indusri

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan adalah sesuau kegiaan siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan pada kasus pengolahan ikan asap IACHI Peikan Cia Halus (PCH) yang erleak di Desa Raga Jaya Kecamaan Ciayam, Kabupaen Bogor,

Lebih terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih terperinci

Kata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting.

Kata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting. METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) UNTUK MEMODELKAN HARGA GABAH DUNIA (INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY TO CAPTURE

Lebih terperinci

BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN 4.5 Meode Peneliian Dalam peneliian ini penulis melakukan peneliian dengan menggunakan meode deskripif dengan pendekaan asosiaif. Menuru Moh. Nazir (hal. 63-64, 1988),

Lebih terperinci

SUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia

SUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia SUPLEMEN 3 Resume Hasil Peneliian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredi Bank di Sumaera Selaan erhadap Kebijakan Moneer Bank Indonesia Salah sau program kerja Bank Indonesia Palembang dalam ahun 2007 adalah

Lebih terperinci

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA ISSN 5-73X PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR ISIKA SISWA Henok Siagian dan Iran Susano Jurusan isika, MIPA Universias Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Psr V -Medan

Lebih terperinci

Oleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes

Oleh: TANTI MEGASARI Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM YANG DIPENGARUHI KURS, PERUBAHAN INFLASI, POSISI JUMLAH DEPOSITO BERJANGKA, SUKU BUNGA SBI DAN DEPOSITO MENGGUNAKAN FUNGSI TRANSFER DAN ARCH-GARCH Oleh: TANTI MEGASARI 6 00

Lebih terperinci

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER. Muflih Rori Putra Harahap

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER. Muflih Rori Putra Harahap ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI KABUPATEN NGAWI DENGAN ARIMA DAN VARIASI KALENDER Muflih Rori Pura Harahap 30 00 052 Pembimbing : Dr. Drs. Agus Suharsono, M.S. LATAR BELAKANG PENDAHULUAN

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN A III METODE PEELITIA Salah sau komponen peneliian yang mempunyai ari pening dalam kaiannya dengan proses sudi secara komprehensif adalah komponen meode peneliian. Meode peneliian menjelaskan bagaimana

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekaan Peneliian Jenis peneliian yang digunakan dalam peneliian ini adalah peneliian evaluasi dan pendekaannya menggunakan pendekaan kualiaif non inerakif (non

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs

Lebih terperinci

Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS

Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., () 2337-3 (2-928X Prin) D-67 Peramalan Inflasi Nasional Berdasarkan Fakor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekaan ime Series Klasik dan ANFIS Clara Agusin Sephani, Agus

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Perawaan (Mainenance) Mainenance adalah akivias agar komponen aau sisem yang rusak akan dikembalikan aau diperbaiki dalam suau kondisi erenu pada periode waku erenu (Ebeling,

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Metode Triple Exponential Smoothing

Perancangan Sistem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Metode Triple Exponential Smoothing Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informaika ASIA (JITIKA) Vol.10, No.2, Agusus 2016 ISSN: 0852-730X Perancangan Sisem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Meode Triple Exponenial Smoohing Tria

Lebih terperinci

Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Metode Intervensi dan Regresi Spline ABSTRAK

Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Metode Intervensi dan Regresi Spline ABSTRAK Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kelompok Bahan Makanan menggunakan Meode Inervensi dan Regresi Spline Rina Andriani, Dr. Suharono, M.Sc 2 Mahasiswa Jurusan Saisika FMIPA-ITS, 2 Dosen Jurusan Saisika FMIPA-ITS

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 14 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Peneliian ini ialah berujuan (1) unuk menerapkan model Arbirage Pricing Theory (APT) guna memprediksi bea (sensiivias reurn saham) dan risk premium fakor kurs, harga minyak,

Lebih terperinci

Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond

Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prin) D-205 Pemodelan Perumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Daa Panel Dinamis dengan Pendekaan Generalized Mehod of Momen Arellano-Bond

Lebih terperinci

PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT

PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Saisika, Vol. 2, No. 2, November 24 PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Sri Wahyuni, 2 Farikhin, Iswahyudi Joko Suprayino Program Sudi Saisika

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah

Lebih terperinci

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr. Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.

Lebih terperinci

PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016)

PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016) Prosiding Seminar Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISBN: 978-602-622-20-9 hal 935-950 November 206 hp://jurnal.fkip.uns.ac.id PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN

Lebih terperinci

Bab 2 Landasan Teori

Bab 2 Landasan Teori Bab 2 Landasan Teori 2.1 Keseimbangan Lini 2.1.1 Definisi Keseimbangan Lini Penjadwalan dari pekerjaan lini produksi yang menyeimbangkan kerja yang dilakukan pada seiap sasiun kerja. Keseimbangan lini

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Daa Daa yang digunakan adalah daa sekunder runun waku (ime series) bulanan dari 2002:01 sampai dengan 2009:06 yang bersumber dari Laporan dan websie Bank Indonesia

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

Analisis Model dan Contoh Numerik Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.

Lebih terperinci

BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF

BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF.1 Pendahuluan Di lapangan, yang menjadi perhaian umumnya adalah besar peluang dari peubah acak pada beberapa nilai aau suau selang, misalkan P(a

Lebih terperinci

1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance.

1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance. 7 999 sampai bulan Sepember 8. Daa ini diperoleh dari yahoo!finance. Meode Langkah-langkah pemodelan nilai harian IHSG secara garis besar dapa diliha pada Lampiran dengan penjelasan sebagai beriku:. Melakukan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan

Lebih terperinci

HUMAN CAPITAL. Minggu 16

HUMAN CAPITAL. Minggu 16 HUMAN CAPITAL Minggu 16 Pendahuluan Invesasi berujuan unuk meningkakan pendapaan di masa yang akan daang. Keika sebuah perusahaan melakukan invesasi barang-barang modal, perusahaan ini akan mengeluarkan

Lebih terperinci

Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. Forcasting Inflation Using Multiple Input Transfer Function Model

Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. Forcasting Inflation Using Multiple Input Transfer Function Model Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Forcasing Inflaion Using Muliple Inpu Transfer Funcion Model Novi Adisia, Sri Wahyuningsih, dan Rio Goeanoro 3 Laboraorium Saisika Terapan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Supply Chain Managemen Supply chain managemen merupakan pendekaan aau meode dalam memanajemen hubungan perusahaan dengan supplier dan konsumen yang erjadi pada pengendalian

Lebih terperinci

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyaa Penyebaran Penyaki Tuberculosis Tuberculosis merupakan salah sau penyaki menular yang disebabkan oleh bakeri Mycobacerium Tuberculosis. Penularan penyaki

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN IndoMS Journal on Saisics Vol., No. (04), Page 7-37 PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN Dinda Ariska Wulandari,

Lebih terperinci

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar Kumpulan Makalah Seminar Semiraa 013 Fakulas MIPA Universias Lampung Penduga Daa Pada Rancangan Bujur Sangkar Lain Dasar Idhia Sriliana Jurusan Maemaika FMIPA UNIB E-mail: aha_muflih@yahoo.co.id Absrak.

Lebih terperinci

Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN

Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN Volume, Nomor, Juni 7 ISSN 978-77 Barekeng, Juni 7 hal6-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variance Mulivaria Analysis for Experimen wih Complee Random

Lebih terperinci

Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk

Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk Peramalan Volume Penjualan Semen di PT.Semen Gresik Persero Tbk Oleh : Dwi Hapsari K (1306 100 015) Dosen Pembimbing : Dra. Karika Firiasari, M.Si 1 Pendahuluan Laar Belakang, Perumusan Masalah, Tujuan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Anibioik 2.1.1 Defenisi Anibioik adalah segolongan senyawa, baik alami maupun sineik, yang mempunyai efek menekan aau menghenikan suau proses biokimia di dalam organisme, khususnya

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar

Lebih terperinci