Skip to content Skip to sidebar Skip to footer

Cara Menyikapi Data yang Berbentuk Triwulanan

Table 1.1
Data Produksi Genting Tahun 1988-2000
Data Produksi Genting

Situs Ekonomi - Sebagai contoh, jika data yang dipunyai dalam bentuk triwulanan, maka berdasarkan hasil pengamatan tersebut kita dapat mengetahui hasil produksi genting. Persoalannya adalah berapa prakiraan produksi genting dalam Tabel 1.1?

Penyelesaian:

Dari data pada tabel di atas, selanjutnya dibentuk menjadi seperti pada Tabel 1.2.

Tabel 1.2
Data Produksi Genting Tahun 1988-2000

Berdasarkan tabel tersebut, maka diperoleh nilai-nilai a dan b sebagai berikut:

Nilai A dan B

Dengan demikian, model trend dari data di atas, y = 2.595,42 + 37,74x

Tabel 1.3
Indeks Musim

Setelah mendapatkan indeks musim dari tiap triwulan, selanjutnya perlu juga mengetahui rata-rata setiap triwulannya. Untuk ini, indeks musim dikelompokkan ke dalam tiap triwulan yang sama seperti pada Tabel 1.4.

Tabel 1.4
Data Produksi Genting Tahun 1988-2000
Rata-rata Setiap Triwulannya

Terkadang, hasil perhitungan rata-rata tidak sama persis dengan hasil penjumlahan bilangan-bilangan yang ada. Hal ini disebabkan karena adanya pembulatan terhadap bilangan tersebut. Untuk mengondisikan hal semacam itu diperlukan nilai faktor koreksi:
Nilai Faktor Koreksi
Dengan adanya faktor koreksi, selanjutnya nilai rata-rata dikalikan dengan faktor koreksinya seperti berikut:

Indeks Triwulan I = 97,84 × 1,005 = 98,36
Indeks Triwulan II = 100,35 × 1,005 = 100,85
Indeks Triwulan III = 100,01 × 1,005 = 100,51
Indeks Triwulan IV = 99,7 × 1,005 = 100,20

BACA JUGA:

Selanjutnya, nilai-nilai indeks inilah yang digunakan untuk menghitung peramalannya. Sedangkan untuk menentukan indeks musim dengan menggunakan model variasi musim, caranya adalah sebagai berikut:
  • Dalam menyelesaikan persoalan pada indeks musim selalu digunakan cara pendek (Σx = 0) karena sifat datanya yang mengacu pada data musiman dalam kurun waktu satu tahunan.
  • Jika data musiman lebih dari satu tahun, maka tentukan terlebih dahulu data rata-ratanya.
  • Dalam menentukan nilai ytrend pada bulan Januari dianggap belum ada pergerakan, sehingga nilai ytrend pada bulan tersebut adalah 0. Sedangkan nilai trend-nya b = Σxy/Σx2.
  • Nilai trend tersebut merupakan nilai trend 1/2 bulanan. Untuk mendapatkan nilai trend bulanan berarti 2b.
  • Nilai variasi musim didapatkan dari (y - ytrend)
  • Tentukan total variasi musimnya (ΣVm), dan tentukan rata-rata variasi musimnya (AVM) → AVm = ΣVm/12 kemudian tentukan nilai indeks musimnya Vm/AVm × 100.
Rizki Gusnandar
Rizki Gusnandar Kelemahan terbesar kita adalah bersandar pada kepasrahan. Jalan yang paling jelas menuju kesuksesan adalah selalu mencoba, setidaknya satu kali lagi - Thomas A. Edison.