PERTEMUAN 1 STATISTIKA DAN PENYAJIAN DATA

PERTEMUAN 1

STATISTIKA DAN PENYAJIAN DATA 1.1 Pengertian Statistika

Statistika adalah Suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh.

Dalam arti sempit Statistik adalah data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif).

Sebagai suatu bidang studi, statistik memiliki dua bagian utama, yaitu :

1. Statistika Deskriptif adalah ilmu statistika yang mempelajari tentang pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data.

2. Statistika Inferensi (Statistika Induktif) adalah ilmu statistika yang mempelajari tentang cara pengambilan kesimpulan secara menyeluruh (populasi) berdasarkan data sebagian (sampel) dari populasi tersebut.

Kegunaan Statistika dalam bidang ekonomi yaitu

• Bidang produksi

• Bidang akuntansi

• Bidang pemasaran

Pengetahuan tentang statistik membantu untuk : 1. Menjelaskan hubungan antar variabel.

2. Membuat keputusan lebih baik.

3. Mengatasi perubahan-perubahan.

4. Membuat rencana dan ramalan.

5. Dan masih banyak manfaat yang lain.

Tahap-tahap dalam statistik

1. Mengidentifikasikan persoalan.

2. Pengumpulan fakta-fakta yang ada.

3. Mengumpulkan data asli yang baru.

4. Klasifikasi data.

5. Penyajian data.

6. Analisa data.

1.2 Populasi, Sampel dan Data.

• Populasi adalah seluruh elemen yang akan diteliti.

• Sampel adalah elemen yang merupakan bagian dari populasi.

• Data adalah fakta-fakta yang dapat dipercaya kebenarannya Jenis-jenis pengambilan sampel yaitu :

1. Random sederhana (simple random sampling)

Adalah pengambilan sampel secara acak sehingga setiap anggota populasi mempunya kesempatan yang sama untuk menjadi sampel, misalnya dengan cara undian.

2. Random berstrata (Stratified Random Sampling)

Adalah pengambilan sampel yang populasinya dibagi-bagi menjadi beberapa bagian/stratum.

Anggota-anggota dari stratum dipilih secara random, kemudian dijumlahkan, jumlah ini membentuk anggota sampel

3. Sistematis (Systematic Sampling)

Adalah pengambilan sampel berdasarkan urutan tertentudari populasi yang telah disusun secara teratur dan diberi nomer urut.

4. Luas/Sampel Kelompok (Cluster sampling)

Adalah pengambilan sampel tidak langsung memilih anggota populasi untuk dijadikan sampel tetapi memilih kelompok terlebih dahulu. Yang termasuk sebagai sampel adalah anggota yang berada dalam kelompok terpilih tersebut.

Jika kelompok-kelompok tersebut merupakan pembagian daerah-daerah geografis, maka cluster sampling ini disebut juga area sampling.

Pembagian data dapat dibedakan menurut : 1. Sifatnya

a. Data kualitatif adalah data yang disajikan bukan dalam bentuk angka, misalnya agama, jenis b. kelamin, daerah, suku bangsa, pangkat pegawai, jabatan pegawai dan sebagainya.

c. Data kuantitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk angka.

Data ini terbagi menjadi :

1) Data kontinu adalah data yang satuannya bisa dalam pecahan.

2) Data diskret adalah data yang satuannya selalu bulat dalam bilangan asli, tidak berbentuk pecahan.

2. Waktunya.

a. Data silang (Cross Section) adalah data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu yang bisa menggambarkan keadaan/kegiatan pada waktu tersebut, misalnya jumlah warga DKI Jakarta menurut asal dan agama pada tahun 2011

b. Data Berkala (Time Series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu, misalnya data angka kematian dan kelahiran dari tahun ke tahun di Indonesia yang cenderung membesar atau mengecil

3. Cara memperolehnya.

a. Data primer adalah data yang didapatkan langsung dari responden.Contoh : data pegawai negeri sipil di BKN, data registrasi mahasiswa di suatu universitas dan sebagainya.

b. Data Sekunder adalah data yang diambil dari data primer yang telah diolah, untuk tujuan lain, Contoh : data perkawinan antara umur 17 s/d 20 tahun di Indonesia yang diambil dari Departemen Agama untuk tujuan analisa pola perkawinan setiap suku bangsa di Indonesia.

4. Sumbernya.

a. Data Internal adalah data yang menggambarkan dari keadaan di dalam suatu organisasi.

Contoh : dari suatu universitas adalah data dosen, jumlah mahasiswa, data kelulusan dan sebagainya.

b. Data Eksternal adalah data yang dibutuhkan dari luar untuk kebutuhan suatu organisasi tersebut. Contoh: data orang tua mahasiswa BSI untuk keperluan beasiswa.

Syarat Data yang baik adalah

1. Benar/Obyektif.

2. Mewakili/Wajar (representative).

3. Dipercaya, artinya kesalahan bakunya kecil.

4. Tepat waktu (up to date).

5. Relevan (data yang dikumpulkan ada hubungannya dengan permasalahannya).

1.3 Pengukuran dan Jenis-jenis Skala Pengukuran.

Variabel (peubah) adalah karakteristik - karakteristik yang terdapat pada elemen-elemen dari populasi tersebut.

Contoh : Pada masyarakat, elemennya adalah manusia, karakteristiknya misalnya penghasilan, umur, pendidikan, jenis kelamin dan status perkawinan yang merupakan variabel-variabel dalam penelitian.

Variabel terbagi atas :

1. Variabel kualitatif (kategori).

Contoh:Tingkat Pendidikan ,Jenis kelamin dsb.

2. Variabel kuantitatif (Numerik).

Contoh : Penghasilan, umur, jumlah keluarga, dsb.

Untuk analisa data penelitian, diperlukan macam-macam ukuran skala yaitu :

1. Skala Nominal (Skala Klasifikasi) Adalah skala yang paling sederhana dimana angka yang diberikan kepada obyek sebagai label saja dan tidak menunjukkan tingkatan apa-apa.

contoh: jenis kelamin, no urut absen

2. Skala Ordinal Adalah skala yang diberikan kepada obyek sebagai label dan menunjukkan tingkatan.

contoh: tingkat pendidikan

3. Skala Interval Adalah suatu pemberian angka kepada set dari obyek

yang mempunyai sifat-sifat ukuran ordinal dan ditambah 1 sifat lain yaitu jarak yang sama.

contoh : data nilai , berat badan

4. Skala Rasio. Adalah suatu pemberian angka pada set obyek yang mempunyai sifat-sifat ukuran ordinal, mempunyai jarak yang sama dan ditambah 1 sifat yaitu nilai absolut dari obyek yang diukur.

contoh : suhu badan 1.4 Penyajian Data A. PENDAHULUAN

Penyajian data merupakan cara yang digunakan untuk meringkas menata, mengatur atau

mengorganisir data sehingga data mudah untuk dimengerti oleh pihakpihak yang berkepentingan dengan data tersebut. Secara umum ada dua cara untuk menyajikan data yaitu dengan tabel dan grafik. Kedua cara ini saling berkaitan, karena pada dasarnya sebelum dibuat grafik terlebih dahulu harus dibuat tabelnya. Dari dua cara ini penyajian data dengan grafik merupakan penyajian data yang lebih komunikatif karena dalam waktu yang singkat seseorang akan dapat dengan mudah

memperoleh gambaran dan kesimpulan suatu keadaan.

B. Penyajian Data Dengan Tabel

➢ Tabel merupakan kumpulan angka-angka yang tersusun berdasarkan kategori-kategori atau karakteristik-karakteristik tertentu sehingga memudahkan untuk dianalisis. Data yang disajikan dalam tabel bisa berupa data cross section atau data time series. Secara umum penyusunan tabel

memerlukan identitas judul tabel, judul baris, judul kolom, badan tabel catatan dan sumber data.

Penyajian data dengan tabel bisa berbentuk tabel satu arah, dua arah dan tiga arah.

❖ Tabel Satu Arah

Tabel satu arah adalah tabel yang hanya terdiri dari satu karakteristik atau kategori. Misalnya : 1. Jumlah penjualan menurut jenis barang.

2. Jumlah penganguran menurut daerah.

3. Jumlah modal asing menurut sektor ekonomi.

Contoh 1 :

Tabel 1.

Data target penjualan SPG/SPM Di Surabaya Tahun 2009

Contoh 2

Tabel 2.

Jumlah Pengangguran pada

Lima Kota Besar Di Propinsi Jawa Barat Tahun 2002

❖ Tabel Dua Arah

Yaitu tabel yang terdiri dari dua karakteristik atau dua kategori misalnya : 1. 1.Jumlah penjualan menurut jenis barang dan daerah penjualan.

2. 2.Jumlah penanaman modal asing menurut sektor ekonomi dan lokasi investasi.

3. 3.Jumlah Impor menurut Jenis barang dan negara.

4.

Contoh :

Tabel 3

Persentase Rumah Tangga yang memiliki Telepon dan Telepon Seluler Menurut 5 Propinsi tahun 2010

❖ Tabel Tiga Arah

Tabel tiga arah menunjukan tiga karakteristik atau kategori data misalnya : 1. Jumlah Investasi menurut jenis usaha, negara asal dan lokasi investasi.

2. Jumlah Produksi menurut, Jam kerja (sift), jenis mesin dan kualitas barang.

Contoh:

Tabel 4.

Investasi Menurut Jenis Usaha, Negara Asal dan Lokasi Investasi Pada Tahun 2003

C. Penyajian Data Dengan Grafik

➢ Selain menyajikan data dengan menggunakan tabel, kita dapat juga menyajikan data dengan menggunakan gambar-gambar atau grafik. Banyak sekali jenis tampilan data dalam bentuk grafik tetapi pada bagian ini hanya ditampilkan grafik-grafik yang umum di jumpai seperti : Grafik garis (Line Chart), Grafik balok/batang (Bar Chart), Grafik Lingkaran (Pie Chart), dan Pictogram.

❑ Grafik Garis

Grafik garis secara umum dibagi menjadi dua bagian yaitu single line chart yang terdiri dari satu garis saja dan multiple line chart yang terdiri dari beberapa garis. Garfik garis baik yang tunggal maupun yang terdiri dari beberapa garis sangat berguna untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan. Umumnya grafik ini digunakan untuk data yang berbentuk time series yang sekaligus bisa dilihat trend-nya.

Contoh Grafik Garis yang tunggal :

Grafik 1.

Perkembangan Harga Saham Indosat Selama Sembilan Haris Perdagangan tahun 1998

Grafik 2.

Perkembangan Price Earning Ratio (PER) Saham Telekomunikasi

Tahun 2000

❑Grafik Batang/Balok

Grafik batang/balok (Bar Chart) secara umum dibagi menjadi dua bagian yaitu single Bar chart yang terdiri dari satu batang saja dan multiple bar chart yang terdiri dari beberapa batang. Grafik batang baik yang tunggal maupun yang terdiri dari beberapa batang sangat berguna untuk menggambarkan perbandingan suatu kegiatan. Grafik ini digunakan untuk data yang berbentuk cross section dan time series.

Contoh Grafik Multiple Bar Chart

❑ Grafik Lingkaran

Grafik Lingkaran (Pie Chart) secara umum dibagi menjadi dua bagian yaitu single Pie chart yang terdiri dari satu lingkaran saja dan multiple pie chart yang terdiri dari beberapa lingkaran. Garfik ingkaran baik yang tunggal maupun yang terdiri dari beberapa lingkaran sangat berguna untuk menggambarkan perbandingan suatu kegiatan berdasarkan nilai-nilai karakteristik satu dengan yang lain dan dengan keseluruhan (biasanya dalam persentase). Grafik ini digunakan untuk data yang berbentuk cross section.

Contoh Grafik Lingkaran yang Tunggal

Pictogram

Pictogram adalah grafik berupa gambar di dalam bidang koordinat XY dinyatakan gambar-gambar dengan suatu ciriciri khusus untuk suatu karakteristik. Misalnya untuk menyatakan jumlah mobil pada tahun-tahun tertentu, dapat digambarkan berupa gambar mobil (secara sederhana).

Tiap gambar mewakili suatu jumlah tertentu.

Contoh Pictogram

Penjualan Kendaraan Motor Jenis Sport di Jakarta Tahun 2001

PERTEMUAN 2 PERTEMUAN 3

UKURAN GEJALA PUSAT DATA YANG DIKELOMPOKKAN DAN UKURAN DISPERSI 2.7 Ukuran Gejala Pusat Data yang Dikelompokkan

1. Rata – rata hitung :

f = frekuensi m = titik tengah 2. Median :

Keterangan :

Med = Median data kelompok.

Lm = Tepi bawah kelas median.

N = Jumlah frekuensi.

f = Frekuensi kumulatif di atas kelas median.

fm = Frekuensi kelas median.

c = Interval kelas median.

3. Modus :

Keterangan :

Mod = Modus data kelompok.

Lmo = Tepi bawah kelas modus.

d1 = Selisih antara frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas sebelum modus.

d2 = Selisih antara frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas sesudah modus.

c = Interval kelas modus.

4. Fraktil adalah nilai-nilai data yang membagi seperangkat data yang telah terurut menjadi beberapa bagian yang sama.

5. Kuartil :

6. Desil :

7. Persentil

Keterangan : Qi = Kuartil ke-i.

Di = Desil ke-i.

Pi = Persentil ke-i.

L = Tepi bawah kelas kuartil, desil, persentil N = Jumlah frekuensi.

f = Frekuensi kumulatif “dari atas” pada kelas sebelum kelas Qi / Di / Pi f = Frekuensi kelas kuartil, desil, persentil

c = Interval kelas kuartil, desil, persentil

Contoh : Diketahui Tabel Frekuensi Modal Perusahaan.

Batas Kelas Modal (Jutaan Rp)

Frekuensi (f)

30-39 2

40-49 3

50-59 11

60-69 20

70-79 32

80-89 25

90-99 7

Jumlah 100

2.8 Ukuran Dispersi

Merupakan ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data a. Jangkauan (Range)

Range = Nilai maksimal – Nilai minimal b. Simpangan Rata-rata (Mean Deviation)

Merupakan jumlah nilai mutlak dari selisih semua nilai dengan nilai rata-rata dibagi banyaknya data - Data tidak berkelompok

- Data dikelompokkan

Keterangan :

SR = Simpangan Rata-rata X = Nilai data

´x = Nilai rata–rata hitung

f = Frekuensi kelas (data berkelompok) n = Banyaknya data

c. Variansi (Variance)

Merupakan rata-rata kuadrat selisih atau kuadrat simpangan dari semua nilai data terhadap rata-rata hitung. Variansi untuk sampel dilambangkan dengan s² Variansi untuk populasi dilambangkan dengan σ²

- Data tidak berkelompok

- Data berkelompok

Keterangan : s² = Variansi X = Nilai data

´x = Nilai rata–rata hitung

f = Frekuensi kelas (data berkelompok) n = Banyaknya data

d. Simpangan Baku (Standard Deviation)

Merupakan akar pangkat dua dari variasi Simpangan baku (S) =

√

^s2

e. Jangkauan kuartil

Disebut juga simpangan kuartil atau rentang semi antar kuartil atau deviasi kuartil

Persamaannya :

Dengan

Q1 = kuartil pertama Q3 = kuartil ketiga f. Jangkauan Persentil

Dengan

P₁₀ = persentil kesepuluh P_{9 0} = persentil kesembilanpuluh

Menentukan Ukuran Statistika Dengan Excel 2003 Langkah-langkahnya:

1. Masukkan data pada range A1:A21 2. Pilih menu Tools pada menu utama 3. Pilih Data Analysis

4. Pilih Deskriptive Statistics pada data Analysis Tools lalu klik OK Ketika Box Dialog muncul:

• Pada kotak Input Range, Sorot pada range A2:A21

• pada kotak Output Range, ketik C1

• Berikan tanda check pada Summary Statistics, kemudian klik OK Menentukan Ukuran Statistika Dengan Excel 2007/2010

Langkah-langkahnya:

1. Masukkan data pada range (A1:A21) 2. Pilih menu Data pada menu utama 3. Pilih Data Analysis

4. Pilih Deskriptive Statistics pada Data Analysis lalu klik OK Ketika Box Dialog muncul:

 Pada kotak Input Range , sorot pada range A2:A21

 Pada kotak Output Range, ketik C2

 Berikan tanda check pada Summary Statistics Kemudian klik OK Hasil perhitungan

PERTEMUAN 4

KEMIRINGAN, KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA DAN ANGKA INDEKS 2.9 Pengertian Kemiringan Distribusi Data

Merupakan derajat atau ukuran dari ketidaksimetrisan (Asimetri) suatu distribusi data. Kemiringan distribusi data terdapat 3 jenis, yaitu :

 Simetris : menunjukkan letak nilai rata-rata hitung, median, dan modus berhimpit (berkisar disatu titik)

 Miring ke kanan : mempunyai nilai modus paling kecil dan rata-rata hitung paling besar

 Miring ke kiri : mempunyai nilai modus paling besar dan rata-rata hitung paling kecil Grafik Distribusi kemiringan

Rumus untuk menghitung derajat kemiringan distribusi data

(

^a3

)

a. Rumus Pearson

b. Rumus Momen - Data tidak berkelompok

- Data berkelompok

Keterangan :

a₃ = Derajat kemiringan Xi = Nilai data ke – i

´x = Nilai rata-rata hitung fi = Frekuensi kelas ke - i

mi = Nilai titik tengah kelas ke – I S = Simpangan baku

n = Banyaknya data

Jika a₃ = 0 distribusi data simetris a₃ < 0 distribusi data miring ke kiri a₃ > 0 distribusi data miring ke kanan c. Rumus Bowley

Rumus ini menggunakan nilai kuartil :

Keterangan :

Q₁ = Kuartil pertama Q₂ = Kuartil kedua Q₃ = Kuartil ketiga

Cara menentukan kemiringannya :

Jika Q₃−Q₂=Q₂−Q_{1 sehingga} Q₃+Q₁−2Q₂=0 yang mengakibatkan a₃ = 0, sebaliknya jika distribusi miring maka ada dua kemungkinan yaitu Q₁=Q_{2 atau} Q₂=Q₃ , dalam hal

Q₁=Q_{2 maka} a₃ = 1, dan untuk Q₂=Q_{3 maka} a_{3 = -1} 2.10 Pengertian Keruncingan Distribusi Data

Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normalnya data. Keruncingan distribusi data ini disebut juga kurtosis. Ada tiga jenis derajat keruncingan, yaitu :

a. Leptokurtis : distribusi data yang puncaknya relatif tinggi b. Mesokurtis : distribusi data yang puncaknya normal

c. Platikurtis : distribusi data yang puncaknya terlalu rendah dan terlalu mendatar Grafik Derajat Keruncingan Distribusi Data

f Leptokurtis f Mesokurtis f Platikurtis

Mod = Med = x Mod Med x Med Mod x

Derajat keruncingan distribusi data a₄ dapat dihitung berdasarkan rumus berikut : -Data tidak berkelompok

- Data berkelompok

Keterangan :

a₄ = Derajat keruncingan Xi = Nilai data ke – i

= Nilai rata-rata hitung fi = Frekuensi kelas ke - i

mi = Nilai titik tengah kelas ke – i S = Simpangan baku

n = Banyaknya data

Jika a₄ = 3 distribusi keruncingan data disebut mesokurtis a₄ > 3 distribusi keruncingan data disebut leptokurtis a₄ < 3 distribusi keruncingan data disebut platikurtis Menentukan Ukuran Statistika Dengan Excel 2003 Langkah-langkahnya:

1. Masukkan data pada range (A1:A21) 2. Pilih menu Tools pada menu utama 3. Pilih Data Analysis

4. Pilih Deskriptive Statistics pada daftar Analysis Tools lalu klik OK Ketika Box Dialog muncul:

• Pada kotak Input Range, Sorot pada range A2…A21

• Pada kotak Output Range, Ketik C2

• Berikan tanda check pada Summary Statistics, kemudian klik OK Menentukan Ukuran Statistika Dengan Excel 2007/2010

Langkah-langkahnya:

1. Masukkan data pada range ( A1:A21) 2. Pilih menu Data pada menu utama

3. Pilih Data Analysis

4. Pilih Deskriptive Statistics pada daftar Analysis Tools lalu klik OK Ketika Box Dialog muncul:

• Pada kotak Input Range, sorot pada range A2 : A21

• Pada kotak Output Range, ketik C2

• Berikan tanda check pada Summary Statistics, kemudian klik OK Hasil perhitungannya sebagai berikut :

3.1 Pengertian Angka Indeks.

Adalah suatu angka yang dibuat sedemikian rupa sehingga dapat dipergunakan untuk melakukan perbandingan antara kegiatan yang sama (produksi ekspor, hasil penjualan, jumlah uang beredar, dsb) dalam dua waktu yang berbeda. Di dalam membuat angka indeks diperlukan dua macam waktu yaitu :

1. Waktu dasar (Base period) yaitu waktu di mana suatu kegiatan (kejadian) dipergunakan untuk dasar perbandingan.

2. Waktu yang bersangkutan/sedang berjalan (Current period) yaitu waktu dimana suatu kegiatan akan diperbandingkan terhadap kegiatan pada waktu dasar.

3.2 Pemilihan Tahun Dasar.

Beberapa syarat yang perlu diperhatikan dalam menentukan atau memilih waktu dasar adalah 1. Waktu sebaiknya menunjukkan keadaan perekonomian yang stabil, di mana harga tidak berubah dengan cepat sekali.

2. Waktu sebaiknya usahakan paling lama 10 tahun atau lebih baik kurang dari 5 tahun.

3. Waktu di mana terjadi peristiwa penting.

4. Waktu di mana tersedia data untuk keperluan pertimbangan, hal ini tergantung pada tersedianya biaya untuk penelitian (pengumpulan data).

3.3 Indeks Tidak Tertimbang

 Indeks harga relatif sederhana adalah indeks yang terdiri dari satu macam barang saja baik untuk indeks produksi maupun indeks harga misalnya indeks produksi ikan, indeks harga beras dll.

 Indeks Agregatif adalah indeks yang terdiri dari beberapa barang (kelompok barang) misalnya indeks harga 9 bahan pokok.

SISTEMATIKA ANGKA INDEKS

Angka Indeks Sederhana Relatif Harga

Angka Indeks Sederhana Relatif Kuantitas

Angka Indeks Sederhana Harga Agregatif

Angka Indeks Sederhana Kuantitas Agregatif

Angka Indeks Sederhana Harga Rata-rata Relatif

Angka Indeks Sederhana Kuantitas Rata-rata Relatif

Keterangan :

It,0 = Angka indeks tahun ke-t dibandingkan dengan tahun dasar Pt = Harga masing-masing produk pada tahun ke-t

P0 = Harga masing-masing produk pada tahun dasar Qt = Kuantitas masing-masing produk pada tahun ke-t Q0 = Kuantitas masing-masing produk pada tahun dasar n = Banyaknya produk yang diobservasi

3.4 Indeks Tertimbang

a. Indeks Harga Agregatif Tertimbang 1. Indeks Laspeyres

2. Indeks Pasche

b. Indeks Produksi Agregatif Tertimbang 1. Indeks Laspeyres

2. Indeks Pasche

c. Variasi dari Indeks Harga Tertimbang 1. Indeks Fischer

2. Indeks Drobisch

d. Variasi dari Indeks Produksi Tertimbang 1. Indeks Fischer

2. Indeks Drobisch

PERTEMUAN 5 PERTEMUAN 6

ANALISA DATA BERKALA

5.1 Pengertian Analisa Data Berkala

✓Data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi, harga, hasil penjaulan, jumlah penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahatan, dsb).

✓Serangkaian nilai-nilai variabel yang disusun berdasarkan waktu.

✓Serangkaian data yang terdiri dari variabel Yi yang merupakan serangkaian hasil observasidan fungsi dari variabel Xi yang merupakan variabel waktu yang bergerak secara seragam dan ke arah yang sama, dari waktu yang lampau ke waktu yang mendatang.

5.2 Komponen Data Berkala Empat Komponen Deret Berkala :

1. TREND SEKULER, yaitu gerakan yang berjangka panjang, lamban seolah-olah alun ombak dan berkecenderungan menuju ke satu arah, arah menaik atau menurun.

2. VARIASI MUSIM, yaitu ayunan sekitar trend yang bersifat musiman serta kurang lebih teratur.

3. VARIASI SIKLI, yaitu ayunan trend yang berjangka lebih panjang dan agak lebih tidak teratur.

4. VARIASI RANDOM/RESIDU, yaitu gerakan yang tidak teratur sama sekali Komponen Deret Berkala Sebagai Bentuk Perubahan :

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

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

• Trend sekuler umumnya meliputi gerakan yang lamanyasekitar 10 tahun atau lebih.

• Garis trend sangat berguna untuk membuat ramalan (forecasting).

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

 Gerakan sikli bisa terulang setelah jangka waktu tertentu (setiap 3 tahun, 5 tahun atau lebih), bisa juga tidak terulang dalam jangka waktu yang sama.

 Variasi sikli berlangsung selama lebih dari setahun dan tidak pernah variasi tersebut memperlihatkan pola yang tertentu mengenai gelombangnya..

 Gerakan sikli yang sempurna umumnya 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 selam kurang lebih setahun.

Misalnya:

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

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

4. Gerakan/variasi random/residu (Irregular or random variations), yaitu gerakan/variasi yang disebabkan oleh faktor kebetulan (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.

5.3 Ciri Trend Sekuler

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

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

5.4 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 ’= a_o+bx

a_o = y1 , jika periode dasar berada pada kelompok 1 =y2, jika periode dasar berada pada kelompok 2

b=y₂−y₁ n

Y ‘= data berkala (time series) = taksiran nilai trend.

a_o = nilai trend pada tahun dasar.

b = rata-rata pertumbuhan nilai trend tiap tahun.

x = variabel waktu (hari, minggu, bulan atau tahun).

n = jumlah data tiap kelompok Contoh :

1. Kasus jumlah data genap dan komponen kelompok genap.

2. Kasus jumlah data genap dan komponen kelompok ganjil.

3. Kasus Jumlah Data yang Ganjil

a. Jumlah deret berkala dikelompokkan menjadi 2 bagian yang sama dengan cara memasukkan periode tahun serta nilai deret berkala tertengah ke dalam tiap kelompok.

b. Jumlah deret berkala dikelompokkan menjadi 2 bagian yang sama dengan cara menghilangkan periode tahun serta nilai deret berkala tertengah.

Contoh :

5.5 Metode Moving Average a. Rata-rata Bergerak Sederhana

Metode yang sering digunakan untuk meratakan deret berkala yang bergelombang adalah metode rata-rata bergerak.

Metode ini dibedakan atas dasar jumlah tahun yang digunakan untuk mencari rata-ratanya. Jika digunakan 3 tahun sebagai dasar pencarian rata-rata bergerak, teknik tersebut dinamakan Rata-rata Bergerak per 3 tahun.

Prosedur menghitung rata-rata bergerak sederhanaper 3 tahun sebagai berikut :

1. Jumlahkan data selama 3 tahun berturut-turut. Hasilnya diletakkan di tengah-tengah tahun tersebut.

2. Bagilah dengan banyaknya tahun tersebut (3) untuk mencari nilai rata-rata hitungnya.

3. Jumlahkan data berikutnya selama 3 tahun berturut-turut dengan meninggalkan tahun yang pertama. Hasilnya diletakkan di tengah-tengah tahun tersebut dan bagilah dengan banyaknya tahun tersebut (3) dan seterusnya sampai selesai.

b. Rata-rata Bergerak Tertimbang.

• Umumnya timbangan yang digunakan bagi rata-rata bergerak ialah Koefisien Binomial. Rata-rata bergerak per 3 tahun harus diberi koefisien 1, 2, 1 sebagai timbangannya.

• Prosedur menghitung rata-rata bergerak tertimbang per 3 tahun sebagai berikut : 1. Jumlahkan data tersebut selama 3 tahun berturut-turut secara tertimbang.

2. Bagilah hasil penjumlahan tersebut dengan faktor pembagi 1+2+1 = 4. Hasilnya diletakkan di tengah-tengah tahun tersebut.

3. Dan seterusnya sampai selesai Contoh :

Contoh :

5.6 Metode Least Square

Metode ini paling sering digunakan untuk meramalkan Y, karena perhitungannya lebih teliti.

❑Persamaan garis trend yang akan dicari ialah

❑Y ‘ = a₀+bx _{a =} (Σy)

n ^{b =}

(

^{Σ y}x

)

∑ x^{2 dengan :} Y ‘ = data berkala (time series) = taksiran nilai trend.

a0 = nilai trend pada tahun dasar.

b = rata-rata pertumbuhan nilai trend tiap tahun.

x = variabel waktu (hari, minggu, bulan atau tahun).

❑Untuk melakukan penghitungan, maka diperlukan nilai tertentu pada variabel waktu (x) sehingga jumlah nilai variabel waktu adalah nol atau ∑ X = 0.

Untuk n ganjil maka n = 2k + 1 → X k+1 = 0

• Jarak antara dua waktu diberi nilai satu satuan.

• Di atas 0 diberi tanda negatif

• Dibawahnya diberi tanda positif.

Untuk n genap maka n = 2k → X ½ [k+(k+1)] = 0

• Jarak antara dua waktu diberi nilai dua satuan.

• Di atas 0 diberi tanda negatif

• Dibawahnya diberi tanda positif.

Contoh :

Tentukanlah persamaan trend linier jumlah karet (ton) yang dimuat di Pelabuhan Tanjung Priuk tahun 1992 – 1998.

Menghitung Moving Average dengan Excel 2003 Langkah-langkah :

1.Masukkan data berkala (misal untuk 12 minggu) 2.Pilih Tools pada menu utama

3.Pilih Data Analysis

4.Ketika kotak dialog muncul, pilih Moving Average 5.Pada kotak Input Range, sorot pada range B2:B13

 Pada kotak Interval , ketik 3 ( jika tiga periode)

 Pada kotak Output Range, ketik C2

 Berikan tanda check , pada Chart Outputkemudian klik OK Menghitung Moving Average dengan Excel 2007/2010

Langkah-langkahnya :

1.Masukkan data berkala (misal untuk 12 minggu) 2.Pilih Data pada menu utama

3.Pilih Data Analysis

4.Ketika kotak Analysis Tools, pilih Moving Average 5.Pada kotak Input Range,sorot pada range B3:B14

 Pada kotak Interval , ketik 3 ( jika tiga periode)

 Pada kotak Output Range, ketik C3

 Berikan tanda check pada Chart Output, kemudian OK

Menentukan Proyeksi Trend Dengan Excel 2003 Langkah-langkah :

1. Masukkan data seperti pada peraga di bawah ini 2. Pilih sel kosong misal sel B12

3. Pilih Insert pada menu utama

4. Pilih Function

5. Ketika kotak dialog muncul,

 Pada kotak Function Category, pilih Statistical

 Pada Function Name, pilih Forecast dan klik OK Ketika kotak dialog muncul ,

 Pada kotak X, Ketik 11 (forecast pada tahun ke 11)

 Pada kotak Known Yes, Sorot pada range B2:B11

 Pada kotak Known Xcs, Sorot pada range A2:A11, Kemudian klik OK Menentukan Proyeksi Trend Dengan Excel 2007/2010

Langkah-langkahnya

1. Masukkan data seperti pada peraga di bawah ini 2. Arahkan kursor ke sel B12

3. Pilih Insert pada menu utama 4. Klik fx

 Pada Or select a category, pilih Statistical

 Pada Select a function, Pilih FORECASH, kemudian klik OK Ketika kotak dialog muncul ,

 Pada kotak X ,ketik 11

 Pada kotak Known_y’s, sorot pada range B2:B11

 Pada kotak Known _x’s, sorot pada range A2:A11, kemudian klik OK