presentasi teknik proyeksi bisnis

1. OLEH :
RATU ANGRIANI

2. Dekomposisi dalam peramalan merupakan metode yang menggunakan
empat komponen utama dalam meramalkan nilai masa depan, komponen
tersebut antara lain trend (Tt), musiman (St), Siklik/siklus (Ct) dan Error
atau komponen ketidakteraturan (Et).
Secara umum terdapat dua jenis model dekomposisi antara lain :
1. Dekomposisi Aditif
2. Dekomposisi Multiplikatif
Yt = Tt + St + Ct + εt
Yt = Tt St Ct εt
Yt = Nilai waktu series pada waktu t .
T t = Trend saat t
S t = komponen musiman pada waktu t
C t = komponen Siklis saat t
εt= komponen yang tidak teratur
(salah) pada waktu t

3. Periode Tt St Et
Dekomposisi
Multiplikatif
Dekomposisi Aditif
1 2 3 -0,3 -1,8 4,7
2 4 5 0.3 6 9,3
3 6 7 0,3 12,6 13,3
4 8 3 0,3 7,2 11,3
5 10 5 0,9 45 15,9
6 12 7 0,6 50,4 19,6
7 14 3 -0,3 -12,6 16,7
8 16 5 -0,3 -24 20,7
9 18 7 0,3 37,8 25,3
10 20 3 0,3 18 23,3
11 22 5 0,6 66 27,6
12 24 7 0,3 50,4 31,3

4. Pengertian
Indeks harga dapat
didefinisikan sebagai
perbandingan dari harga,
kuantitas, atau nilai (dalam
persentase) dari dua periode
waktu yang tersedia atau
perbandingan perubahan
harga dari tahun tertentu
(Given Year) dari tahun dasar
(Based Year).
1. Indeks harga
konsumen(IHK)
2. Indeks harga produsen
(IHP)
3. Indeks harga yang
dibayar dan diterima
oleh petani
4. Indeks harga saham,
Jenis Jenis Indeks Harga

5. 1. Indeks harga tidak tertimbang (dengan metode
agregatif sederhana)
 Angka Indeks Harga Sederhana
 Angka Indeks Kuantitas Sederhana
 Angka Indeks Nilai Sederhana
IA = x 100
IA = x 100
IV = x100 atau IV = x 100
Keterangan :
IA : Indeks (Harga / kuantitas)
Pn : Harga tahun pengukuran
Po : Harga tahun dasar
Qn : Kuantitas tahun pengukuran
Qo : Kuantitas tahun dasar
IV : Indeks Nilai
Vn : Nilai tahun pengukuran
Vo : Nilai tahun dasar

6.  Metode agregatif sederhana
 Metode laspeyres
 Metode Paasche
 Metode Drobisch and Bowley
 Metode Irving Fisher
 Metode Marshal Edgewarth
IL = x 100
IP = x 100
ID =
IF =
IM = x 100
IA = x 100
Keterangan :
IA = Indeks harga yang ditimbang
Pn = harga tahun pengukuran
Po = harga pada tahun dasar
W = faktor penimbang
IL = angka indeks Laspayres
Qo = kuantitas pada tahun dasar.
IP =Indeks Paasche
Qn = Kuantitas tahun pengukuran
ID = angka indeks Drowbisch

7. 1. Angka Indeks Harga Sederhana
Jenis barang Harga 2003 Harga 2014
A Rp. 200 Rp. 300
B Rp. 300 Rp. 350
C Rp. 500 Rp. 500
D Rp. 100 Rp. 50
E Rp. 200 Rp. 300
Jumlah Rp. 1300 Rp. 1500
Jenis barang
Kuantitas
2003
Kuantitas
2014
A 50 unit 100 unit
B 100 unit 100 unit
C 200 unit 250 unit
D 300 unit 450 unit
E 150 unit 100 unit
Jumlah 800 unit 1000 unit
2. Angka Indeks Kuantitas Sederhana
Berdasarkan data di atas, maka angka indeks
harga tahun 2014 adalah :
IA = x 100 = 115,38
Berdasarkan data di atas, indeks
kuantitas tahun 2014 adalah :
IA = x 100 = 125

8. Jenis
barang
Harga Kuantitas
Pn . Qo Po . Qo
2003 2004 2003 2004
A Rp.200 Rp.300 50 100 Rp.15.000 Rp.10.000
B Rp.300 Rp.350 100 100 Rp.35.000 Rp.30.000
C Rp.500 Rp.500 200 250 Rp.100.000 Rp.100.000
D Rp.100 Rp.50 300 450 Rp.15.000 Rp.30.000
E Rp.200 Rp.300 150 100 Rp.45.000 Rp.30.000
Jumlah Rp.210.000 Rp.200.000
Berdasarkan data di atas, maka indeks laspeyres dapat dihitung sebagai
berikut :
IL = x 100 = 105

9. Analisis trend merupakan suatu metode analisis
yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi
atau peramalan pada masa yang akan datang.
Metode perhitungannya antara lain :
1. Metode semi rata-rata (Semi Average Method)
Persamaanya yaitu :
a = rata-rata kelompok I
b =
n = jumlah data per kelompok (kelompok I dan kelompok II)
x = jumlah tahun dihitung dari tahun dasar.
Dalam pemberian score X untuk metode semi average ini, yang menjadi acuan
adalah kelompok pertama. Score 0 diberikan pada data tengah kelompok
pertama (data ganjil), misal -1, 0,1 dst. Sedangkan untuk data kelompok
pertama (data genap) tidak melibatkan angka nol, misal datanya berjumlah 4
maka scorenya adalah -3, -1, 1, 3, dst.
Y = a + bx

10. 2. Metode trend moment
Persamaan untuk menghitung metode trend moment ini yaitu :
Nilai a dan b ditaksir dengan persamaan sebagai berikut :
Contoh : Sebuah perusahaan yang memproduksi obat-obatan kimia mengalami
peningkatan penjualan yang fluktuatif untuk obat sakit kepala. Berikut ini adalah tingkat
penjualan obat tersebut selama tahun 2016 – 2010.
Dengan menggunakan metode moment, buatlah forecast penjualan untuk
tahun 2011 dan 2012 !.
∑ Yi = n.a + b.∑ Xi
∑xi Yi = a ∑ Xi + b ∑ Xi2
Y = a + bx
Tahun Penjualan
2006 382.000
2007 409.050
2008 474.750
2009 562.500
2010 612.000

11. Tahun Yi Xi Xi . Yi Xi2
2006 382.000 0 0 0
2007 409.050 1 409.050 1
2008 474.750 2 949.500 4
2009 562.500 3 1.687.500 9
2010 612.000 4 2.448.000 16
∑ 2.440.800 10 5.494.050 30
Persamaan (1) = 2.440.800 = 5a + 10b → x 2 → 4.881.600 = 10a +20b
Persamaan (2) = 5.494.050 =10a + 30b → x 1 → 5.494.050 = 10a + 30b
-612.450 = -10b
b = 61.245
b = 61.245 → 4.881.600 = 10a + 20b
= 10a + 20(61.245)
= 10a + 1.224.900
a = 365.670
Y = 365.670 + 61.245x
Maka, Y(2011) = 365.670 + 61.245(5) = 671.895 Dan, Y(2012) = 365.670 + 61.245(6) = 733.140

12. Untuk menghitung nilai trend terlebih dahulu menaksir nila a dan b
pada persamaan Y = a + bx. Nilai X dihitung dengan mengacu pada
panduan jika data ganjil maka X : ...., -3,-2,-1,0,1,2,3,dst. Sedangkan
jika data genap maka X : ...., -3, -1,1,3,,dst.
Persamaan untuk menghitung nilai a dan b adalah :
a =
b = ∑XY ∑X2

13. Variasi siklis adalah perubahan atau gerakan naik turunnya
sesuatu hal yang berulang kembali dalam waktu lebih dari
satu tahun (berlaku untuk data tahunan).
Rumus untuk mencari variasi siklis antara lain :
 Komponen data runtut waktu adalah
Y = T x S x C x I
 Dimana Y, T dan S diketahui, maka CI diperoleh dengan
cara :
Y / S = T.C.I
 T.C.I adalah data normal, maka unsur trend (T)
dikeluarkan jadi,
C.I = T.C.I / T
Keterangan : T = trend, S = variasi musiman, C = siklis, I =
gerak tak beraturan.

14. Tahun Triwulan Y T S TCI = Y/S
CI = TCI /
T
C
2005
I 60 47,56
II 65 53,47
100,00
65,00
121,5
6
III 70 59,39
100,00
70,00
117,8
7
117,7
5
2006
I 75 65,31
100,90
74,33
113,8
2
113,5
8
II 78 71,22 100,43 77,67 109,05 107,85
III 80 77,14 103,00 77,67 100,68 88,74
2007
I 75 83,06 100,90 74,33 89,50 89,99
II 68 88,97 95,77 71,00 79,80
III 70 94,89
Total 641

15. Gerakan/variasi musim (seasonal movements
or variation) adalah gerakan yang berayun
naik dan turun secara periodik dan memiliki
waktu gerak yang kurang dari 1 (satu) tahun
bisa dalam bentuk triwulan, bulanan, atau
semester.

16. 1. Metode rata-rata sederhana (simple average method)
Persamaannya yaitu :
2. Metode rata-rata terhadap trend (ratio to trend
method). Persamaannya yaitu :
3. Metode rata-rata bergerak
variasi musiman = [ Rata-rata perkuartal x 100] / Rata-rata total
Variasi musiman = x 100
Variasi musiman = nilai ratio x faktor korelasi