METODE SEMI AVERAGE

Analisa Deret Berkala

Hallo guys... aku rubby, nah.. di blog aku kali ini aku akan membahas tentang metode semi average tapi sebelum membahas tentang metode semi average ada baiknya terlebih dahulu kita mempelajari tentang  Analisa Deret Berkala.

v Pengertian Analisa Deret Berkala

Analisa deret berkala merupakan data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi, harga, hasil, penjualan, jumlah penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahatan) atau serangkaian data yang terdiri dari variable Y_i  yang merupakan serangkaian hasil observasi dan fungsi dari variabel X_i  yang merupakan variabel waktu yang bergerak secara seragam dan ke arah yang sama, dari waktu yang lampau ke waktu yang mendatang. Dalam analisis ekonomi dan lingkungan bisnis biasanya analisa deret berkala digunakan untuk meramal (forecasting ) nilai suatu variabel pada masa lalu dan masa yang akan datang berdasarkan pada kecenderungan dari perubahan nilai variabel tersebut.

Analisa deret berkala (time series) juga merupakan suatu analisis yang berdasarkan hasil ramalan yang disusun atas pola hubungan antara variabel yang dicari dengan variabel waktu yang mempengaruhinya. Pendugaan masa depan dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel.

v Analisa deret berkala bertujuan untuk;

1.      Mengetahui kecenderungan nilai suatu variabel dari waktu ke waktu.

2.      Meramal (forecasting) nilai suatu variabel pada suatu waktu tertentu.

v Komponen Deret Berkala

Analisis deret berkala atau time series meliputi identifikasi komponen-komponen yang menyebabkan terjadinya fluktuasi dalam serangkaian data historis. Komponen-komponen dari time series sebagai berikut:

1.     Trend (T) atau Trend Sekuler

Trend atau trend sekuler adalah gerakan berjangka panjang yang menunjukkan adanya kecenderungan kenaikan dan penurunan secara keseluruhan. Gerakannya lamban seolah-olah alun ombak dan berkecenderungan menuju ke satu arah, arah menaik atau menurun.Komponen trend ini dapat ditunjukkan dengan garis regresi yang bersesuaian dengan titik-titik time series baik yang memiliki slope (sudut) positif maupun negatif.

2.     Seasonal (S) atau Variasi Musim

Komponen seasonal atau musiman juga merupakan fluktuasi periodik, tetapi periode waktunya sangat singkat yaitu satu tahun atau kurang atau ayunan sekitar trend yang bersifat musiman serta kurang lebih teratur. Sebagai contoh, biro perjalanan pada saat liburan sekolah,  toko kelontong pada saat gajian para pegawai, dsb.

3.     Siklikal atau variasi Siklik

Komponen siklikal adalah fluktuasi pada time series yang berulang sepanjang waktu, dengan periode lebih dari satu tahun antara satu puncak (peak) ke puncak berikutnya atau ayunan trend yang lebih berjangka panjang dan agak lebih tidak teratur. Siklus bisnis adalah sebuah contoh dari fluktuasi jenis ini. Kadang-kadang, siklus dapat terjadi dalam ribuan tahun, misalnya temperatur global merupakan sikuls 100,000 tahunan.

4.     Variasi Random/Residu

Komponen ini memperlihatkan fluktuasi yang random atau “noise” sebagai akibat adanya suatu perubahan yang mendadak atau gerakan yang tidak teratur sama sekali, misalnya mogok kerja, embargo minyak, kesalahan fungsi peralatan, atau kejadian lainnya baik yang menguntungkan maupun yang merugikan. Variasi random ini dapat menyulitkan kita dalam mengidentifikasi efek dari komponen yang lain (trend, siklus, dan musim).

v Komponen Deret Berkala Sebagai Bentuk Perubahan :

          Gerakan/variasi dari data berkala terdiri dari empat komponen sebagai berikut

1.     Gerakan trend jangka panjang atau trend sekuler (Long term movement or secular trend) yaitu suatu gerakan (garis atau kurva yang halus) yang menunjukkan arah perkembangan secara umum, arah menaik atau menurun.

·        Trend sekuler umumnya meliputi gerakan yang lainnya sekitar 10 tahun atau lebih

·        Garis trend sangat berguna untuk membuat ramalan yang sangat diperlukan bagi perencanaan. Misalnya:

1.     Menggambarkan hasil penjualan

2.     Jumlah peserta KB

3.     Perkembangan produksi harga

4.     Volume penjualan dari waktu ke waktu (dll) 

Analisis trend merupakan suatu metode analisis statistika yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga hasil analisis tersebut dapat mengetahui sampai berapa besar fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut.

2. Gerakan/variasi siklik atau siklus (Cyclical movement or variation) yaitu gerakan/ variasi jangka panjang di sekitar garis trend (berlaku untuk data tahunan)

·        Gerkan siklik bisa terulang setelah jangka waktu tertentu (setiap 3 tahun, 5 tahun atau lebih), bisa juga tidak terulang dalam jangka waktu yang sama.

·        Variasi siklik berlangsung selama lebih dari setahun dan tidak pernah variasi tersbut memperlihatkan pola yang tertentu mengenai gelombangnya.

·        Gerakan siklik yang sempurna umumnya meliputi fase-fase pemulihan (recovery), kemakmuran (prosperity), kemunduran / resesi (recession) dan depresi (depression).

3. Gerakan/variasi musiman (Seasonal movement or variations), yaitu gerakan yang mempunyai pola     tetap atau berulang-ulang secara teratur selama kurang lebih setahun. Misalnya:

·        Kondisi alam seperti iklim, hujan, sinar matahari, tingkat kelembaban, angin, tanah dll merupakan penyebab terjadinya variasi musim dalam bidang produksi dan harga-harga barang agraria.

·        Kebiasaan masyarakat seperti pemberian hadiah di Tahun Baru, Idul fitri dan Natal serta konsumsi menjelang Tahun Baru dan hari-hari besar lainnya menimbulkan variasi yang tertentu dalam penjualan barang-barang konsumsi.

5.     Gerakan/variasi random/residu (Irregular or random variations), yaitu gerakan/variasi yang disebabkan oleh faktor kebetulan (chance factor). Gerakan yang berbeda tapi dalam waktu yang singkat, tidak diikuti dengan pola yang teratur dan tidak dapat diperkirakan

.

·        Variasi random umumnya disebabkan oleh peperangan, banjir, gempa bumi, perubahan politik, pemogokan dan sebagainya, sehingga mempengaruhi kegiatan - kegiatan perdagangan, perindustrian, keuangan dll.

·        Beda antara variasi random dengan ketiga variasi sebelumnya terletak pada sistematik fluktuasi itu sendiri.

v Ciri Trend Sekuler

·        Pengertian Trend ialah gerakan dalam deret berkala yang berjangka panjang, lamban dan berkecenderungan menuju ke satu arah, arah menaik atau menurun. Umumnya meliputi gerakan yang lamanya 10 tahun atau lebih.

·        Trend digunakan dalam melakukan peramalan (forecasting). Metode yang biasanya dipakai, antara lain adalah Metode Semi Average dan Metode Least Square.

Berdasarkan model klasik, nilai deret berkala atau time series (Y) merupakan gabungan perkalian dari nilai-nilai komponennya, dan dapat dinyatakan dalam persamaan berikut :

                                    Y = T x C x S x I

Jadi suatu data runtut waktu merupakan hasil kali dari 4 komponen yaitu “trend (T),cyclus (C), seasonal (S) dan irregular (I).

Ø Trend Sekuler

Perkembangan suatu kejadian, gejala atau variabel yang mengikuti “gerakan trend sekuler” dapat disajikan dalam bentuk :

1.     Persamaan trend, baik persamaan linear maupun persamaan non linear.

2.     Gambar/grafik yang dikenal dengan garis/kurva trend, baik garis lurus maupun lengkung.

Ø Trend Linear

Penentuan persamaan dan garis “trend linear” dapat dilakukan dengan metode-metode berikut :

1.     Metoda tangan bebas (freehand method)

2.     Metoda setengah rata-rata (semi average method)

3.     Metoda rata-rata bergerak (moving average method)

4.     Metoda kuadrat terkecil (least square method)

Metode Semi Average

§  Prosedur pencarian nilai trend sebagai berikut :

1.     Kelompokkan data menjadi dua kelompok dengan jumlah tahun dan jumlah deret berkala yang sama.

2.     Hitung semi total tiap kelompok dengan jalan menjumlahkan nilai deret berkala tiap kelompok.

3.     Carilah rata-rata hitung tiap kelompok untuk memperoleh setengah rata-rata (semi average).

4.     Untuk menentukan nilai trend linier untuk tahun-tahun tertentu dapat dirumuskan sebagai berikut:

Y ’ = a₀ + bx

Dimana:

Y’ : nilai variabel Y pada suatu waktu  tertentu

          a   : perpotongan antara garis trend dengan sumbu  tegak (Y)

b   : kemiringan (slope) garis trend

x   : periode waktu deret berkala

§  Rumus Metode Semi Average (Rata-rata Semi)

Metode trend setengah rata-rata menentukan bahwa untuk mengetahui fungsi Y’ = a + bx, semua data historis dibagi menjadi dua kelompok dengan jumlah anggota  masing-masing sama.

a.      Metode Setengah Rata-rata dengan data historis dalam jumlah genap.

b.     Metode Setengah Rata-rata dengan data historis dalam jumlah ganjil.

Persamaan  trend yang diperoleh dengan menggunakan metode ini, selain dapat digunakan untuk mengetahui kecenderungan  nilai suatu variabel dari waktu ke waktu, juga dapat digunakan untuk meramal nilai suatu variabel tersebut pada suatu waktu  tertentu. Persamaannya adalah sebagai berikut:

a₀ = Y₁, jika periode dasar berada pada kelompok 1

    = Y₂, jika periode dasar pada kelompok 2

Keterangan :   

b        : perubahan nilai variabel setiap tahun

Y₁      : rata-rata kelompok pertama

Y₂      : rata-rata kelompok kedua

n        : jumlah data tiap kelompok

Sekian dulu ya , semoga dapat bermanfaat untuk bahan referensi dan pembelajaran kalian 😉😉😉