MAKALAH STATISTIKA DESKRIPTIF Analisis S

(1)

MAKALAH STATISTIKA DESKRIPTIF

“Analisis Statistik Penjualan Jaket pada Puma dan Adidas”

Disusun Oleh :

1. Ira Setyarini

(12129921)

2. Bella Natasya Putri

(12129771)

3. Hendra Prasetiawan

(18120121)

4. Wahyu Agung Saputra

(12129763)

5. Azhar Yulis Priyatna

(18120938)

6. Rieza Eka Putra

(18121025)

7. Aji Wijaya 12.3I.12

(12128929)

Kelas 12.3A.12

Jurusan Manajemen Informatika

Akademi Manajemen Informatika dan Komputer

BSI Jakarta

2013

(2)

Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan

hidayah-Nya sehingga penyusunan makalah yang kami beri judul “Analisis

Statistik Penjualan Jaket pada Puma dan Adidas” ini telah terselesaikan.

Makalah ini merupakan salah satu syarat dalam mengikuti Ulangan Akhir

Semester guna mendapatkan nilai dalam mata kuliah Statistika Deskriptif di

Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika (BSI).

Selesainya penyusunan ini berkat bantuan dari berbagai pihak oleh karena

itu, penulis menyampaikan terima kasih kepada yang terhormat :

1. Ratih Hastasari S.E, M.M, selaku Dosen Mata Kuliah Statistika Deskriptif

sekaligus Dosen Pembimbing Akademik yang telah memberikan pengarahan

dan dorongan dalam penyusunan makalah ini.

2. Rekan-rekan semua kelas 12.3A.12.

3. Secara khusus penulis menyampaikan terima kasih kepada keluarga yang

telah memberikan dorongan dan bantuan yang besar kepada penulis, baik

selama mengikuti perkuliahan maupun dalam menyelesaikan makalah ini.

4. Serta kerabat-kerabat dekat dan rekan seperjuangan yang penulis banggakan.

Semoga makalah ini dapat memberikan wawasan yang lebih luas kepada

pembaca, meskipun makalah ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik

dan saran yang bersifat membangun sangat diharapkan demi kesempurnaan

makalah ini. Akhirnya penulis berharap semoga makalah ini dapat bermanfaat

bagi semua pihak yang berkompeten. Aamiin.

Jakarta, 16 Desember 2013

Penulis

(3)

JUDUL MAKALAH...i

KATA PENGANTAR...ii

DAFTAR ISI...iii

BAB I PENDAHULUAN...1

1.1 Latar Belakang ...1

1.2 Tujuan Penelitian...2

BAB II PEMBAHASAN...3

2.1 Sejarah Perusahaan...3

2.2 Tempat Penelitian...5

2.3 Data Sekunder...5

2.4 Analisis Statistik...11

BAB III PENUTUP...53

3.1 Kesimpulan...53

(4)

(5)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Didalam kehidupan sehari-hari sering dijumpai masalah yang berkaitan

dengan perhitungan. Perhitungan tersebut memiliki maksud untuk menyelesaikan

suatu permasalahan. Dalam arti sempit, data ringkasan yang berbentuk angka

(kuantitatif) tersebut adalah Statistik.

Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan

pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi

yang berguna. Pengklasifikasian menjadi statistika deskriptif dan statistika

inferensia dilakukan berdasarkan aktivitas yang dilakukan.

Statistika deskriptif hanya memberikan informasi mengenai data yang

dipunyai dan sama sekali tidak menarik inferensia atau kesimpulan apapun

tentang gugus induknya yang lebih besar. Contoh statistika deskriptif yang sering

muncul adalah, tabel, diagram, grafik, dan besaran-besaran lain di majalah dan

koran-koran. Dengan Statistika deskriptif, kumpulan data yang diperoleh akan

tersaji dengan ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi inti dari

kumpulan data yang ada. Informasi yang dapat diperoleh dari statistika deskriptif

ini antara lain ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, serta

kecenderungan suatu gugus data.

(6)

Statistika dapat pula diartikan pengetahuan yang berhubungan dengan

pengumpulan data, pengolahan data, penganalisisan dan penarikan kesimpulan

berdasarkan data dan analisis. Jadi statistik adalah produk dari kerja statistika. Ada

dua konsep dalam bahasa Inggris. Statistic: nilai yang dihitung dari sebuah sampel

(mean, median, modus, dsb). Statistics: metode ilmiah untuk pengumpulan data

atau kumpulan angka.

1.2. Tujuan Penelitian

(7)

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Sejarah Perusahaan

Adidas dan Puma adalah nama brand terkenal. Beberapa orang di dunia

khususnya dunia eropa orang memang lebih familiar dan lebih mengenal produk

keluaran Adidas, namun tidak sedikit juga yang mengenal atau lebih menyukai

produk buatan Puma. Sebenarnya founder dari kedua merk terkenal ini adalah

sepasang adik kakak yang lahir dari keluarga khususya ayah, yang bekerja

membuat sepatu.

Adidas AG adalah pabrik pakaian olahraga yang berasal dari jerman dan

perusahaan induk dari Adidas Grup termasuk perusahaan Reebok, Ashworth,

Rockpot. Selain memproduksi pakaian olahraga, sekarang sudah mulai merambah

ke kacamata, jam, kaos, tas. Adidas didirikan oleh sang penemu Adolf ”Adi”

Dassler dan terdaftar tahun 1949. Pada saat itu juga di buatlah lambang 3 garis

hitam menyerupai sepatu yang sampai saat ini pun masih tetap digunakan.

Puma ( Puma SE) adalah perusahaan yang sama yang dibentuk oleh kakak

pendiri Adidas, Rudolf Dassler. Puma sendiri didirikan tahun 1947 , awalnya

nama perusahaannya bernama Ruda yaitu gabungan nama si pendiri RUdolf

DAssler namun kemudian Rudolf merubahnya menjadi Puma dengan lambang

seekor puma yang akan meloncat. Puma pun memiliki kantor utama di Jerman

sama dengan Adidas.

(8)

dari tugasnya di Perang Dunia I, Adi mendirikan perusahaan kecil bernama

“

Gebrüder Dassler Schuhfabrik

(

Dassler Brothers Shoe Factory

)” setelah

kakaknya memutuskan untuk ikut bekerjasama memproduksi sepatu. Perusahaan

ini di jalankan dengan sungguh–sungguh oleh dua bersaudara ini. Kantor awalnya

pun masih di tempat Laundry sang ibu. Sepatu produksi awalnya terbuat dari

bahan yang keras dan berat namun kemudian segera diperbaharui menjadi sepatu

yang lebih nyaman dipakai.

Usaha dua bersaudara ini memperkenalkan produk mereka termasuk canggih,

mereka berani jadi sponsor bagi atlet. Atlet yang beruntung adalah Jesse Owen,

seorang pelari cepat berdarah Amerika-Afrika yang pada saat itu tepat sekali ada

even Olimpiade Musim panas tahun 1936. Pada saat itu Owen mendapat mendali

emas dan seketika itu juga nama Dassler bersaudara langsung tenar, orang-orang

mulai tertarik membeli sepatu mereka. Penjualan pun mencapai 200.000 pasar

sepatu yang terjual sebelum Perang Dunia II.

Setelah kesuksesan didapat, Dassler bersaudara di dera cobaan. Sebenernya

alasan mereka berselisih adalah karena kesalahpahaman. Pada saat Rudolf dan Adi

bergabung di partai Nazi, ada masa dimana tentara sekutu menyerang mereka.

Pada saat itu Adi sedang berusaha menyelamatkan diri dengan keluarganya

dengan cara memanjat kesebuah tempat perlindungan dimana Rudolf beserta

keluarganya sudah ada lebih dulu disana. Adi dengan spontan mengeluarkan kata–

kata kasar yang sebenarnya di tujukan untuk tentara sekutu yang menyerang

mereka namun bagi Rudolf kata–kata itu ditujukkan untuknya dan keluarganya.

Dan pada saat dia ditangkap tentara Amerika atas keikutsertaannya dalam

organisasi Warren SS, dia menyalahkan adiknya lah yang menyebabkan dia jadi

seperti itu.

(9)

Ada kejadian menarik ketika atlit Armin Harry, seorang pelari cepat yang

dibayar oleh Puma sebagai bagian dari sponsor. Harry yang sebelumnya

menggunakan Adidas, meminta bayaran kepada Adidas seperti halnya Puma

membayar mereka. Saat itu Adidas menolak membayar sang atlit, namun ketika

sang atlit memutuskan menggunakan Puma dan memenangkan pertandingan, dia

malah mengaku menggunakan sepatu Adidas lah yang membuat nya mendapatkan

mendali emas. Hal ini membuat sang pemilik Adidas marah besar.

Perselisihan ini berlangsung sampai mereka meninggal, dua bersaudara ini

tidak pernah akur. Selama berselisih mereka berusaha menjauh sejauh mungkin

satu sama lain.

2.2 Tempat Penelitian

a. PUMA

The PUMA Store Mall Taman Anggrek, Jakarta Barat

Alamat

: Jalan Tanjung Duren Timur 2 Jakarta Barat,

Indonesia 11470

Telp

: +62-21 5639291

b. ADIDAS

Alamat

: Mall Taman Anggrek U79, Jalan Letjen. S. Parman,

Jakarta Barat, Indonesia 11470

Telp

: +62-21 570 5325

2.3 Data Sekunder

Data Sekunder adalah data yang diambil dari data primer yang telah diolah.

Pada tabel dibawah disajikan data dari Puma dan Adidas (Bulan Juli saja).

Puma Juli

Date Day Actual Sales₂₀₁₃ 2013

S/T Unit TRAFFIC

1 Thursday

S

3.926.800

3

(10)

2 Friday

S

6.341.500

31 T

_10.268.300

3 Saturday

S

8.840.050

39 T

_19.108.350

4 Sunday

S

15.719.500

63 T

_34.827.850

Total

_34.827.850

₁₃₆

_-

5 Monday

S

7.797.100

39 T

_42.624.950

6 Tuesday

S

12.904.000

61 T

_55.528.950

7 Wednesday

S

6.770.100

32 T

_62.299.050

8 Thursday

S

10.252.800

40 T

_72.551.850

9 Friday

S

13.621.000

45 T

_86.172.850

10 Saturday

S

9.690.100

35 T

_95.862.950

11 Sunday

S

12.373.700

50

12 Monday

S

4.883.600

20 T

113.120.25

0

13 Tuesday

S

9.647.200

36 T

(11)

14 Wednesday

S

4.107.200

15 Thursday

S

7.938.700

18 T

134.813.35

0

16 Friday

S

5.500.600

21 T

140.313.95

0

17 Saturday

S

114.421.400

524 T

254.735.35

0

18 Sunday

S

87.888.700

404

19 Monday

S

3.652.000

10 T

346.276.05

0

20 Tuesday

S

5.230.900

12 T

351.506.95

0

21 Wednesday

S

766.500

4 T

352.273.45

0

22 Thursday

S

6.132.700

21 T

358.406.15

0

23 Friday

S

5.599.500

21 T

364.005.65

0

(12)

T

373.527.85

0

25 Sunday

S

6.622.600

20

26 Monday

S

4.833.800

18 T

384.984.25

0

27 Tuesday

S

2.409.000

7 T

387.393.25

0

28 Wednesday

S

2.491.100

11 T

389.884.35

0

29 Thursday

S

2.034.600

8 T

391.918.95

0

30 Friday

S

677.700

3 T

392.596.65

0

31 Saturday

S

6.098.700

26

(13)

Date Day Actual Sales₂₀₁₃ 2013

S/T Unit TRAFFIC

1 Thursday

S

11.561.000

7 T

_11.561.000

2 Friday

S

5.961.000

10 T

_17.522.000

3 Saturday

S

2.274.000

6 T

_19.796.000

4 Sunday

S

11.985.000

11 T

_31.781.000

Total

_31.781.000

₃₄

_-

5 Monday

S

3.661.000

5 T

_35.442.000

6 Tuesday

S

10.847.000

10 T

_46.289.000

7 Wednesday

S

5.029.000

9 T

_51.318.000

8 Thursday

S

8.162.000

10 T

_59.480.000

9 Friday

S

10.819.000

9 T

_70.299.000

10 Saturday

S

17.768.000

17 T

_88.067.000

11 Sunday

S

5.061.000

5 T

_93.128.000

Total

_93.128.000

₆₅

_-

12 Monday

S

808.000

2 T

_93.936.000

13 Tuesday

S

4.993.000

3

(14)

98.929.000

14 Wednesday

S

5.593.000

5 T

104.522.00

0

15 Thursday

S

6.243.000

3 T

110.765.00

0

16 Friday

S

5.852.000

8 T

116.617.00

0

17 Saturday

S

10.040.200

12 T

126.657.20

0

18 Sunday

S

21.150.400

18

19 Monday

S

2.598.000

5 T

150.405.60

0

20 Tuesday

S

6.302.000

4 T

156.707.60

0

21 Wednesday

S

1.595.000

1 T

158.302.60

0

22 Thursday

S

2.653.000

3 T

160.955.60

0

23 Friday

S

299.000

1

(15)

24 Saturday

S

4.988.000

25 Sunday

S

6.596.000

4

26 Monday

S

1.999.000

1 T

174.837.60

0

27 Tuesday

S

7.689.000

3 T

182.526.60

0

28 Wednesday

S

0

0 T

182.526.60

0

29 Thursday

S

1.597.000

3 T

184.123.60

0

30 Friday

S

345.000

1 T

184.468.60

0

31 Saturday

S

8.516.000

(16)

Ket : Ada 1 hari di bulan Juli dimana penjualan Adidas = 0, maka pada hari

tersebut tidak diikutkan diperhitungan. Selain itu, terdapat juga pada bulan

Agustus, sehingga data Puma mengikuti data Adidas (tidak diikutkan

perhitungan). Tujuannya adalah agar seimbang saat perhitungan.

2.4 Analisis Statistik

Keterangan warna :

Biru = Puma

:

Merah = Adidas

1. Distribusi Frekuensi dan Jenis Grafik (Puma dan Adidas)

Tabel

No. Bulan PUMA ADIDAS

Price Quanti_ty Price Quanti_ty

1 Juli Rp 3.926.800 3 Rp 11.561.100 7 2 Rp 6.341.500 31 Rp 5.961.000 10 3 Rp 8.840.050 39 Rp 2.274.000 6 4 Rp 15.719.500 63 Rp 11.985.000 11 5 Rp 7.797.100 39 Rp 3.661.000 5 6

Rp

12.904.000 61

Rp

10.847.000 10

7 Rp 6.770.100 32 Rp 5.029.000 9 8 Rp 10.252.800 40 Rp 8.162.000 10 9 Rp 13.621.000 45 Rp 10.819.000 9 10 Rp 9.690.100 35 Rp 17.768.000 17 11 Rp 12.373.700 50 Rp 5.061.000 5 12 Rp 4.883.600 20 Rp 808.000 2 13

Rp

9.647.200 36

Rp

4.993.000 3

(17)

16 Rp 5.500.600 21 Rp 5.852.000 8

5.230.900 12

Rp

4.833.800 18

Rp

12.160.800 43

Rp

26.179.000 56

(18)

9.845.800 11.053.000 41

Rp

7.147.200 28

Rp

7.839.000 17

42

Rp

7.292.400 28

Rp

8.896.000 21

43 Rp 7.059.600 16 Rp 3.874.000 9

4.113.000 11

49 Rp 2.203.500 8 Rp 1.814.000 9

3.864.300 16

Rp

11.777.000 26

(19)

1 3 5 7 _{9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29} 0

20000000 40000000 60000000 80000000 100000000 120000000 140000000

Perbandingan Penjualan Bulan Juli (P)

PUMA ADIDAS

Tanggal

0 10000000 20000000 30000000 40000000 50000000 60000000 70000000 80000000 90000000

Perbandingan Penjualan Bulan Agustus (P)

PUMA ADIDAS

Tanggal

(20)

1 4 7 ₁₀ ₁₃ ₁₆ ₁₉ ₂₂ ₂₅ ₂₈ 0

20000000 40000000 60000000 80000000 100000000 120000000 140000000

Perbandingan Penjualan Bulan Juli (P)

PUMA ADIDAS

Tanggal

0 10000000 20000000 30000000 40000000 50000000 60000000 70000000 80000000 90000000

Perbandingan Penjualan Bulan Agustus (P)

PUMA ADIDAS

Tanggal

(21)

3187 756

Perandingan Kuantitas

Bulan Juli dan Agustus

PUMA ADI DAS

728840050 471613800

Perbandingan Price

Bulan Juli dan Agustus

PUMA ADIDAS

PUMA

DATA = 1-524

Batas Bawah = 1 Batas Atas = 524 Tepi Bawah = 1- 0,5 = 0,5

Tepi Atas = 524 + 0,5 = 524,5 Class Interval= 524,5 - 0,5 = 524 Mid Point = (1+524) / 2 = 262,5 Range = Xmax

- Xmin

(22)

1

Kelas Freq Mid KomulatifFreq. RelatifFreq.

Freq. Komulatif

< Komulatif >Freq.

1 -- 76 55 38,5 55 (55/60) x 100%=91,7 % 0 60

Aplikasi dengan Ms. Excel 2007

Bin Frequency Cumulative %

76 55 91,67%

(23)

(24)

= 8,009

= 8

Kelas Freq Mid

Freq. Komula

tif Freq. Relatif Komulatif <Freq. Komulatif >Freq.

1 -- 8 23 4,5 23 (23 / 60) x 100% = 38,3 % 0 60

9 --

16 16 12,5 39

(16 / 60) x 100% =

26,7 % 23 37

17 --

24 15 20,5 54 (15 / 60) x 100% = 25% 39 21

25 --

32 5 28,5 59 (5 / 60) x 100% = 8,3% 54 6

33 --

40 0 36,5 59 (0 / 60) x 100% = 0% 59 1

41 --

48 0 44,5 59 (0 / 60) x 100% = 0% 59 1

49 --

56 1 52,5 60

(1 / 60) x 100% =

1,7% 59 0

Aplikasi dengan Ms. Excel 2007

Bin Frequency Cumulative %

8 23 38,33%

16 16 65,00%

24 15 90,00%

32 5 98,33%

40 0 98,33%

48 0 98,33%

56 1 100,00%

(25)

8 24 40 56

2. Ukuran Gejala Pusat Data Belum Dikelompokkan (Adidas)

(26)

33 56 11

1. Rata-Rata Hitung

X = µ = 1/N Σ Xi= 1/N(X1+X2+...Xn)

= (1 / 60). 756 = 12,6

2. Rata - Rata Ukur/ Geometri G = N √ X1.X2. ...Xn

5510477718684360000000000000000000000000000 00000000000000 23474406741565100000000000000 1408464404493900000000000000000 3. Rata - Rata Harmonis

(27)

(28)

8. Persentil : P = i (n+1) /

Standard Error 1,294316127

Median 10

Variance 100,5152542 Kurtosis 4,522991

669 Skewness 1,600744657

Range 55

Minimum 1

Maximum 56

Sum 756

(29)

3. Ukuran Gejala Pusat Data Dikelompokkan (Adidas)

4.

Tabel Kuantiti ADIDAS :

Kelas f Mi f*mi

(30)

= 0,5 + kelas ke2(8,5)

(31)

(32)

Kesimpulan

Rata-rata

Hitung Median Modus Kuartil Desil Persentil

13,4333333

3 12 6,63 (1) 5,7 (1) 2,59 (10) 2,59

(2) 12 (9) 24,5 (90) 24,5 (3)

19,7

5. Ukuran Penyebaran Data 1 (Puma dan Adidas)

6.

PUMA Data Tidak Berkelompok

No.

Data PUMA XX X-XX (X-XX)²

(33)

3

52,52 -49,52 2452,23

2 31

52,52 -21,52 463,11

3 39

52,52 -13,52 182,79

4 63

52,52 10,48 109,83

5 39

52,52 -13,52 182,79

6 61

52,52 8,48 71,9104

7 32

52,52 -20,52 421,07

(34)

52,52 -12,52 156,75

9 45

52,52 -7,52 56,5504

10 35

52,52 -17,52 306,95

11 50

52,52 -2,52 6,3504

12 20

52,52 -32,52 1057,55

13 36

52,52 -16,52 272,91

14 17

52,52 -35,52 1261,67

15 18

(35)

-34,52 1191,63

16 21

52,52 -31,52 993,51

17 524

52,52 471,48 222293

18 404

52,52 351,48 123538

19 10

52,52 -42,52 1807,95

20 12

52,52 -40,52 1641,87

21 4

52,52 -48,52 2354,19

22 21

(36)

993,51

23 21

52,52 -31,52 993,51

24 24

52,52 -28,52 813,39

25 20

52,52 -32,52 1057,55

26 18

52,52 -34,52 1191,63

27 7

52,52 -45,52 2072,07

28 8

52,52 -44,52 1982,03

29 3

(37)

30 26

52,52 -26,52 703,31

31 25

52,52 -27,52 757,35

32 28

52,52 -24,52 601,23

33 43

52,52 -9,52 90,6304

34 60

52,52 7,48 55,9504

35 37

52,52 -15,52 240,87

36 56

(38)

37 25

52,52 -27,52 757,35

38 48

52,52 -4,52 20,4304

39 34

52,52 -18,52 342,99

40 127

52,52 74,48 5547,27

41 28

52,52 -24,52 601,23

42 28

52,52 -24,52 601,23

43 16

52,52 -36,52 1333,71

(39)

33

52,52 -19,52 381,03

45 7

52,52 -45,52 2072,07

46 330

52,52 277,48 76995,2

47 368

52,52 315,48 99527,6

48 5

52,52 -47,52 2258,15

49 8

52,52 -44,52 1982,03

50 5

52,52 -47,52 2258,15

(40)

52,52 -44,52 1982,03

52 11

52,52 -41,52 1723,91

53 26

52,52 -26,52 703,31

54 34

52,52 -18,52 342,99

55 16

52,52 -36,52 1333,71

56 8

52,52 -44,52 1982,03

57 10

52,52 -42,52 1807,95

58 9

(41)

-43,52 1893,99

59 1

52,52 -51,52 2654,31

60 65

52,52 12,48 155,75

3151

584099

Mean

52,516667

1. Jangkauan (Range) R = Max – Min

= 524 – 1 = 523 2. Mean

XX = 3151 / 60 = 52,52

(42)

= 51,097

4. Variansi (Variance)

S² = 1/n-1 Σ (X - XX)²

= 1/59 (584099)

= 9899,983

5. Simpangan Baku (Standard Deviation) S = √ S²

= √ 9899,983

= 99,49866

6. Jangkauan Kuartil

JK = ⅟2 (Q₃ - Q₁)

= ⅟2(62,68 - 21,23)

= 20,725

7. Jangkauan Persentil

(43)

= 75,1 - 8,79

= 66,31

Aplikasi Ms Excel Data Tunggal

Data PUMA

Mean

52,5167

Standard Error

12,8452

Median

25,5

Mode

8

StandardDeviation

99,4987

Sample Variance

9899,98

Kurtosis

12,2791

Skewness

3,54569

Range

(44)

Minimum

1

Maximum

524

Sum

3151

Count

60

Data Berkelompok

Kelas Fi Mi Fi.Mi |X-XX| f|X-XX| f(X-XX)²

1 -- 76

55 38,5 2117,5 25,3333 1393,33 35297,8

77 -- 152

1 114,5 114,5 50,6667 50,6667 2567,11

153 – 228

(45)

126,667 0 0

229 – 304

0 266,5 0 202,667 0 0

305 -- 380

2 342,5 685 278,667 557,333 155310

381 – 456

1 418,5 418,5 354,667 354,667 125788

457 – 532

1 494,5 494,5 494,5 494,5 244530

(46)

Mean

63,8333

Simp. Rata" Data Berkelompok

SR = 1/n Σf |X-XX|

= 1/60 * 2850,5

= 47,508

Variansi Data Berkelompok

(47)

= 1/59 (563494)

= 9550,7

Simpangan Baku Data Berkelompok

S = √ S²

= √9550,7

(48)

ADIDAS

Data Tidak Berkelompok

No.

Data ADIDAS

XX X-XX (X-XX)²

1 7

12,6

-5,6 31,36

2 10

12,6

-2,6 6,76

3 6

12,6

-6,6 43,56

4 11

12,6

-1,6 2,56

(49)

5 12,6

-7,6 57,76

6 10

12,6

-2,6 6,76

7 9

12,6

-3,6 12,96

8 10

12,6

-2,6 6,76

9 9

12,6

-3,6 12,96

10 17

12,6

4,4 19,36

11 5

12,6

-7,6 57,76

(50)

12,6

-10,6 112,36

13 3

12,6

-9,6 92,16

14 5

12,6

-7,6 57,76

15 3

12,6

-9,6 92,16

16 8

12,6

-4,6 21,16

17 12

12,6

-0,6 0,36

18 18

12,6

5,4 29,16

19 5

(51)

-7,6 57,76

20 4

12,6

-8,6 73,96

21 1

12,6

-11,6 134,56

22 3

12,6

-9,6 92,16

23 1

12,6

-11,6 134,56

24 4

12,6

-8,6 73,96

25 4

12,6

-8,6 73,96

26 1

12,6

(52)

134,56

27 3

12,6

-9,6 92,16

28 3

12,6

-9,6 92,16

29 1

12,6

-11,6 134,56

30 6

12,6

-6,6 43,56

31 21

12,6

8,4 70,56

32 22

12,6

9,4 88,36

33 56

12,6

(53)

34 19

12,6

6,4 40,96

35 14

12,6

1,4 1,96

36 30

12,6

17,4 302,76

37 15

12,6

2,4 5,76

38 4

12,6

-8,6 73,96

39 15

12,6

2,4 5,76

40 17

12,6

(54)

41 17

12,6

4,4 19,36

42 21

12,6

8,4 70,56

43 9

12,6

-3,6 12,96

44 9

12,6

-3,6 12,96

45 31

12,6

18,4 338,56

46 21

12,6

8,4 70,56

47 21

12,6

8,4 70,56

(55)

11 12,6

-1,6 2,56

49 9

12,6

-3,6 12,96

50 10

12,6

-2,6 6,76

51 28

12,6

15,4 237,16

52 20

12,6

7,4 54,76

53 21

12,6

8,4 70,56

54 29

12,6

16,4 268,96

(56)

12,6

13,4 179,56

56 5

12,6

-7,6 57,76

57 11

12,6

-1,6 2,56

58 22

12,6

9,4 88,36

59 18

12,6

5,4 29,16

60 18

12,6

5,4 29,16

756

5930,4

Mean

(57)

1. Jangkauan (Range)

R = Max – Min

= 56 – 1

= 55

2. Mean

XX =756 / 60

(58)

3. Simpangan Rata-rata (Mean Deviation)

= 1/60 (469,2) |X-XX|

= 7,82

4. Variansi (Variance)

S² = 1/n-1 Σ (X - XX)²

= 1/59 (5930,4)

= 100,515

5. Simpangan Baku (Standard Deviation) S = √ S²

= √ 100,515

= 10,0257

6. Jangkauan Kuartil

JK = ⅟2 (Q₃ - Q₁)

(59)

= 13,75

7. Jangkauan Persentil

JP₁₀-₉₀ = P₉₀ - P₁₀

= 22-3

= 19

Aplikasi Ms Excel Data Tunggal

Column1

Mean

12,6

Standard Error

1,294316

Median

10

Mode

5

StandardDeviation

10,02573

Sample Variance

100,5153

Kurtosis

(60)

Skewness Simp. Rata" Data Berkelompok SR = 1/n Σf

(61)

= 1/60 * 888,6

= 14,81 Variansi Data Berkelompok

Simpangan Baku Data Berkelompok

OBJEK Range Mean

S.

PUMA 523 52,52 51,097 9899,983 99,49866 20,725 66,31 Popula

si 63,8333 13,3 403,9 20,0973

ADIDAS 55 12,6 7,82 100,515 10,0257 13,75 19 Popula

si 13,34333 5,6867 47,646 6,90261

7. Ukuran Penyebaran Data 2 (Puma dan Adidas)

PUMA

No. PUMAData Mamba Array

(62)

11 50 8

Pearson 4. Keruncingan

(63)

= 1/60.985223,9803 (1970015846) =1/59113438,82

(1970015846)

=33,3260234 1

3. Nilai Bowley

α₃= Q₃+Q₁-2Q₂

Q₃ ₋ Q₁

62,68 + 21,23 - 2 .41,95 62,68 - 21,23

0,01 41,45 = 0,00024125

Data PUMA

Mean 52,51666667 Standard Error 12,8452214

Median 25,5

Mode 8

Standard Deviation

99,49865 712 Sample

Variance 9899,982768

Kurtosis 12,27914306 Lebih dari 3, jadi disebut Leptokurtis Skewness 3,545688851 Miring Ke KANAN karena Skewness bernilai positif

Range 523

Minimum 1

Maximum 524

Sum 3151

(64)

ADIDAS

No. Data ADIDAS Mamba Array

1 7 1

Pearson 4. Keruncingan

(65)

= 3/10,0257 ( 12,6 - 10) =1/60.10103,2 (4136189)

9 Mendekati Benar

3. Nilai

Standard Error 1,294316127

Median 10

Mode 5

StandardDevi

ation 10,02572961 Sample

Variance 100,5152542

Kurtosis 4,522991669 Lebih dari 3, jadi disebut Leptokurtis Skewness 1,600744657 Miring Ke KANAN karena Skewness bernilai positif

Range 55

(66)

Maximum 56

Sum 756

Count 60

Kesimpulan

OBJEK Pearson Momen Bowley Kemirin_gan Keruncing_an

PUMA 0,318677 33,3260234 0,00024₁₂₅ Ke Kanan Leptokurtis ADIDAS 0,778001 1,521610209 0,1 Ke Kanan Leptokurtis

8. Angka Indeks (Puma dan Adidas)

Obje

k Tgl Bulan

Kuantitas (Q) Harga Rata-Rata (P)

PUMA ADIDA_S PUMA ADIDAS

0 3 Juli 39 6 Rp 226.668 379.000 Rp t 30 Agustus 1 18 299.000 Rp 358.222 Rp

Tanggal 3 Juli dijadikan sebagai objek dasar Tanggal 30 Agustus dijadikan sebagai objek ke-t * INDEKS TIDAK

TERTIMBANG

1. Angka Indeks Sederhana Relatif Harga

PUMA

= 1,319109888 x

(67)

2. Angka Indeks Sederhana Relatif Kuantitas

PUMA

= 1 x

100% 39

= 0,025641026 x 100%

= 2,56%

TURUN 97,44 %

ADIDAS

= 18 x

100% 6

= 3 x 100%

= 300%

(68)

3. Angka Indeks Sederhana Harga

= 1,08511924 x

4. Angka Indeks Sederhana Kuantitas Agregatif

= 1 + 18 x

TURUN 57,78 %

(69)

6. Angka Indeks Sederhana Kuantitas Rata-rata Agregatif

* INDEKS TERTIMBANG 1. Indeks Harga Agregatif Tertimbang

a. Indeks Laspeyres

(70)

= {

(Rp 299.000 x 1) + (Rp 358.222 x 18)

}

x 100% (Rp 226.668 x 1) + (Rp

379.000 x 18)

7. Indeks Produksi Agregatif Tertimbang a. Indeks Laspeyres

= {(Rp 226.668 x 1) + (Rp 379.000 x 18)} x

b. Indeks Pasche

= {( Rp 299.000 x 1) + (Rp 358.222x 18)} x

6.447.996) ₁₀₀x

(71)

= 48,80%

= 51,2 %

TURUN 48,8 %

8. Variasi Dari Indeks Harga Tertimbang a. Indeks Fischer

I = √Lharga x Pharga

= √ 124,3% x 95,7% = √ 11895,51

= 109,0665393 %

NAIK 9,06%

b. Indeks Drobisch I = ⅟2 (Lharga + Pharga)

= ⅟2 (124,3% + 95,7%) = ⅟2 220

= 110 %

NAIK 10%

9. Variasi Dari Indeks Produksi Tertimbang

a. Indeks Fischer I = √Lproduk x Pproduk

= √ 63,40 % x 48,80% = √ 3093,92 = 55,62301682 % = 44,37698318 %

TURUN 55,6 %

b. Indeks Drobisch I = ⅟2 (Lproduk + Pproduk)

= ⅟2 ( 63,40 % + 48,80% ) = ⅟2 112,20%

= 56,10%

(72)

9. Regresi dan Korelasi (Puma dan Adidas)

4 63 11 3969 121 693 480249

5 39 5 1521 25 195 38025

6 61 10 3721 100 610 372100

7 32 9 1024 81 288 82944

8 40 10 1600 100 400 160000

9 45 9 2025 81 405 164025

10 35 17 1225 289 595 354025

11 50 5 2500 25 250 62500

17 524 12 274576 144 6288 39538944

18 404 18 163216 324 7272 52881984

19 10 5 100 25 50 2500

31 25 21 625 441 525 275625

32 28 22 784 484 616 379456

33 43 56 1849 3136 2408 5798464

34 60 19 3600 361 1140 1299600

35 37 14 1369 196 518 268324

36 56 30 3136 900 1680 2822400

(73)

38 48 4 2304 16 192 36864

39 34 15 1156 225 510 260100

40 127 17 16129 289 2159 4661281

41 28 17 784 289 476 226576

42 28 21 784 441 588 345744

43 16 9 256 81 144 20736

44 33 9 1089 81 297 88209

45 7 31 49 961 217 47089

46 330 21 108900 441 6930 48024900

47 368 21 135424 441 7728 59721984

48 5 11 25 121 55 3025

49 8 9 64 81 72 5184

50 5 10 25 100 50 2500

51 8 28 64 784 224 50176

52 11 20 121 400 220 48400

53 26 21 676 441 546 298116

54 34 29 1156 841 986 972196

55 16 26 256 676 416 173056

56 8 5 64 25 40 1600

57 10 11 100 121 110 12100

58 9 22 81 484 198 39204

59 1 18 1 324 18 324

60 65 18 4225 324 1170 1368900

3151 756

Multiple R 0,161504705 R Square 0,02608377 Adjusted R

(74)

Error 805

Observations 60

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 154,6871879 154,6871879 1,553377 0,217648 Residual 58 5775,712812 99,58125538

Total 59 5930,4

Coefficien ts

Standard

Error t Stat P-value

Lower

X Variable 1 0,016273612 0,013057065 1,246345281 0,217648

-Column 1 Column 2

Column 1 1

Column 2 0,161504705 1

1. Koefsien Regresi Regresi Hitung Manual

(75)

xX = Σx/n = 3151 / 60 = 52,51666667 yX = Σy/n

= 756 / 60 = 12,6 2. Intersep

a = yX - bxX

= 12,6 - (0,01627361 . 52,52) = 12,6 - 0,854635837 = 11,74536416 Jadi Persamaan Regresinya : y = 11,7 + 0,016 x

3. Koefsien Relasi Linier (r) r = n Σx y -Σx. Σy

√ {nΣx^2 -(Σx)^2} {nΣy^2 -(Σy)^2} = 60 . 49208 - ( 3151 . 756)

√ {60 . 749579 - (3151)^2} {60 . 15456 - (756)^2}

= 2952480 -2382156

√ {44974740 -9928801} {927360 -571536}

= 570324

√ 35045939 . 355824 = 570324

√ 12470186198736 = 570324

3531315,081 =

0,161504

705 → POSITIF 4. Koefsien Determinasi

r²= (0,161504705)² = 0,02608377

(76)

10. Analisa Data Berkala Metode Semi Average (Adidas)

ADIDAS

Ha

ri X Quantity Semi Total Semi Average Nilai Trend

1 0 7 0,0133

2 1 10 0,44

3 2 6 0,8667

4 3 11 1,2934

5 4 5 1,7201

6 5 10 2,1468

7 6 9 2,5735

8 7 10 3,0002

9 8 9 3,4269

10 9 17 3,8536

11 10 5 4,2803

12 1

1 2 4,707

13 12 3 5,1337

14 13 5 5,5604

15 14 3 186/30= 5,9871

16 15 8 186 6,2 6,4138

17 16 12 6,8405

18 1

7 18 7,2672

19 1

8 5 7,6939

20 19 4 8,1206

21 20 1 8,5473

(77)

23 22 1 9,4007

24 23 4 9,8274

25 24 4 10,2541

26 25 1 10,6808

27 2

6 3 11,1075

28 27 3 11,5342

29 28 1 11,9609

30 29 6 12,3876

31 30 21 12,8143

32 31 22 13,241

33 32 56 13,6677

34 33 19 14,0944

35 3

4 14 14,5211

36 3

5 30 14,9478

37 36 15 15,3745

38 37 4 15,8012

39 38 15 16,2279

40 39 17 16,6546

41 40 17 17,0813

42 4

1 21 17,508

43 42 9 17,9347

44 43 9 570/30 = 18,3614

45 44 31 570 19 18,7881

(78)

47 46 21 19,6415

48 47 11 20,0682

49 48 9 20,4949

50 49 10 20,9216

51 5

0 28 21,3483

52 51 20 21,775

53 52 21 22,2017

54 53 29 22,6284

55 54 26 23,0551

56 55 5 23,4818

57 5

6 11 23,9085

58 5

7 22 24,3352

59 58 18 24,7619

60 59 18 25,1886

756 756,057

Persamaan Nilai Trend

(x1,y1) = {(14,5) , (6,2)} (x2,y2) = {(44,5) , 19}

b = yy̅2 – yy̅1 = 19 - 6,2 = 12,8 = 0,4267 n 30 30

yy̅1ʹ = a0 + bx yy̅2ʹ

= a0 + bx

6,2 = a0 + 0,4267 (14,5) 19 = a0 + 0,4266667 (44,5)

-a0 = 6,1867 - 6,2 -a0 = 18,9867 - 19

= 0,0133 = 0,0133

(79)

yʹ = 0,0133 + 0,4267 x

Total ada 60 hari, jadi data genap dan komponen kelompok Genap.

OBJEK Persamaan Nilai Trend

ADIDAS yʹ = 0,0133 + 0,4267 x dimana x adalah variabel bebasdari waktu ( hari)

11. Analisa Data Berkala Metode Moving Average (Adidas)

Rata-rata Bergerak Sederhana ADIDAS

Har

i Quantity BergerakJumlah Bergerak/3 hariRata-Rata

1 7

2 10 23 7,666666667

3 6 27 9

4 11 22 7,333333333

5 5 26 8,666666667

6 10 24 8

7 9 29 9,666666667

8 10 28 9,333333333

9 9 36 12

10 17 31 10,33333333

11 5 24 8

12 2 10 3,333333333

13 3 10 3,333333333

14 5 11 3,666666667

15 3 16 5,333333333

16 8 23 7,666666667

17 12 38 12,66666667

18 18 35 11,66666667

19 5 27 9

20 4 10 3,333333333

21 1 8 2,666666667

22 3 5 1,666666667

23 1 8 2,666666667

24 4 9 3

25 4 9 3

26 1 8 2,666666667

(80)

28 3 7 2,333333333

29 1 10 3,333333333

30 6 28 9,333333333

31 21 49 16,33333333

32 22 99 33

33 56 97 32,33333333

34 19 89 29,66666667

35 14 63 21

36 30 59 19,66666667

37 15 49 16,33333333

38 4 34 11,33333333

39 15 36 12

40 17 49 16,33333333

41 17 55 18,33333333

42 21 47 15,66666667

43 9 39 13

44 9 49 16,33333333

45 31 61 20,33333333

46 21 73 24,33333333

47 21 53 17,66666667

48 11 41 13,66666667

49 9 30 10

50 10 47 15,66666667

51 28 58 19,33333333

52 20 69 23

53 21 70 23,33333333

54 29 76 25,33333333

55 26 60 20

56 5 42 14

57 11 38 12,66666667

58 22 51 17

59 18 58 19,33333333

60 18

Rata-rata Bergerak Tertimbang ADIDAS

Quantit y

Jml Bergerak

Ter- timbang Ratarata bergerak_{tertimbang / 3}

7

10 23 5,75

6 27 6,75

(81)

(82)

21 53 13,25

11 41 10,25

9 30 7,5

10 47 11,75

28 58 14,5

20 69 17,25

21 70 17,5

29 76 19

26 60 15

5 42 10,5

11 38 9,5

22 51 12,75

18 58 14,5

18

12. Analisa Data Berkala Metode Least Square (Adidas)

Ha

ri Quantity(Y) X YX X2 _{Nilai Trend}

1 7 -59 -413 3481 4,809817

2 10 -57 -570 3249 5,073891

3 6 -55 -330 3025 5,337965

4 11 -53 -583 2809 5,602039

5 5 -51 -255 2601 5,866113

6 10 -49 -490 2401 6,130187

7 9 -47 -423 2209 6,394261

8 10 -45 -450 2025 6,658335

9 9 -43 -387 1849 6,922409

10 17 -41 -697 1681 7,186483

11 5 -39 -195 1521 7,450557

12 2 -37 -74 1369 7,714631

13 3 -35 -105 1225 7,978705

14 5 -33 -165 1089 8,242779

(83)

16 8 -29 -232 841 8,770927

17 12 -27 -324 729 9,035001

18 18 -25 -450 625 9,299075

19 5 -23 -115 529 9,563149

20 4 -21 -84 441 9,827223

21 1 -19 -19 361 10,091297

22 3 -17 -51 289 10,355371

23 1 -15 -15 225 10,619445

24 4 -13 -52 169 10,883519

25 4 -11 -44 121 11,147593

26 1 -9 -9 81 11,411667

33 56 5 280 25 13,260185

34 19 7 133 49 13,524259

35 14 9 126 81 13,788333

36 30 11 330 121 14,052407

37 15 13 195 169 14,316481

38 4 15 60 225 14,580555

39 15 17 255 289 14,844629

40 17 19 323 361 15,108703

41 17 21 357 441 15,372777

42 21 23 483 529 15,636851

43 9 25 225 625 15,900925

44 9 27 243 729 16,164999

45 31 29 899 841 16,429073

46 21 31 651 961 16,693147

47 21 33 693 1089 16,957221

48 11 35 385 1225 17,221295

49 9 37 333 1369 17,485369

50 10 39 390 1521 17,749443

51 28 41 1148 1681 18,013517

52 20 43 860 1849 18,277591

53 21 45 945 2025 18,541665

54 29 47 1363 2209 18,805739

55 26 49 1274 2401 19,069813

56 5 51 255 2601 19,333887

(84)

58 22 55 1210 3025 19,862035

59 18 57 1026 3249 20,126109

60 18 59 1062 3481 20,390183

Jml 756 0 9504 71980 756

APLIKASI PERAMALAN DENGAN EXCEL

(85)

Persamaan Garis Trend

a0 = (∑y) / n b = (∑yx) / _∑x²

= 756 / 60 = 9504 / ₇₁₉₈₀

= 12,6 =_0,132037

yʹ = a0 + bx

= 12,6 + 0,132037 x

Jadi persamaan garis trend nya adalah : 12,6 + 0,132037 x

Peramalan pada hari ke-61, q sebesar 21 unit

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan

a. PUMA dan ADIDAS merupakan 2 perusahaan dimana pemiliknya adalah

bersaudara.

b. Penjualan selama waktu penelitian di Puma lebih unggul daripada di Adidas.

c. Mengetahui Statistika penjulan di Puma dan Adidas selama 60 hari.

d. Selain dengan perhitungan manual, kita dapat mencari nilai mean, peramalan,

penyajian tabel, dll dengan menggunakan Ms. Excel.

(86)

Adidas

Rata-rata

Hitung Median Modus Kuartil Desil Persentil

13,4333333

3 12 6,63 (1) 5,7 (1) 2,59 (10) 2,59

(2) 12 (9) 24,5 (90) 24,5 (3)

19,7

OBJEK Range Mean S.

Rata " Variansi BakuS. KuartilJ. PersentilJ.

PUMA 523 52,52 51,097 9899,9

83 99,49866 20,725 66,31 Popula

si

63,833 3

47,508 9550,7 97,728 ADIDA

S 55 12,6 7,82 100,515 10,0257 13,75 19

Popula

si 13,34333 14,81 365,56 19,1196

PUMA 0,318677 33,3260234 0,000241₂₅ Ke Kanan Leptokurtis ADIDAS 0,778001 1,521610209 0,1 Ke Kanan Leptokurtis

Adidas

a b X y r r² Persamaan Garis Regresi

OBJE

K DATA BawahTepi AtasTepi IntervalClass PointMid Range Storges Interval

PUMA 1 --524 0,5 524,5 524 262,5 523 7 76

ADIDA

(87)

Linier 11,7453641

6 0,016274 52,51667 12,6 0,161505 0,026084 y = 11,7 + 0,016 x

Pers. Nilai Trend Metode Semi Average Adidas :

OBJE

K Persamaan NilaiTrend

ADIDA

S yʹ = 0,0133 + 0,4267 x

Persamaan garis trend Metode Least Square Adidas :

Jadi persamaan garis trend nya adalah : 12,6 +

0,132037 x

(88)