Peramalan Deret Berkala

DERET WAKTU DAN PERAMALAN

DARI PENGELUARAN ANGGARAN BELANJA NEGARA

Roni Nurjaman (1306124)

Jurnal Statistika & Probabilitas
 Sekolah Tinggi Teknologi Garut

Jln. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia

Email : 1306124@sttgarut.ac.id

ABSTRAK-Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara-cara pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisis data serta serta penarikan kesimpulan berdasarkan sifat-sifat data.Di dalam penyajian data statistik ada yang disebut dengan distribusi frekuensi, dan dalam statistic juga kita dapat meramalkan suatu deret yang berkala.

Dalam hal ini, akan dipaparkan mengenai contoh kasus dalam meramalkan uang anggaran yang akan dikeluarkan oleh Negara di tahun 2017 dengan melihat data sebelumnya dari tahun 2005 sampai 2015 sekarang.

Kata Kunci – anggaran belanja1.

BAB I

PENDAHULUAN

Analisis deret berkala yaitu peramalan yang didasarkan pada data kuantitatif pada masa lalu dimana hasil ramalan yang dibuat tergantung dengan metode yang digunakan. Apabila metode yang digunakan berbeda, maka hasil ramalan akan berbeda pula. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin antara ramalan dengan data yang sebenarnya.

Manfaat analisis data berkala adalah mengetahui kondisi masa mendatang. Peramalan kondisi mendatang bermanfaat untuk perencanaan produksi, pemasaran, keuangan dan bidang lainnya. Syarat suatu peramalan kuantitatif harus bisa memenuhi tiga kondisi yaitu tersedia informasi masa lalu, informasi dapat dikuantitatifkan ke dalam bentuk data numerik serta dapat diasumsikan bahwa pola masa lalu akan berlanjut pada masa yang akan datang. 

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara-cara pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisis data serta serta penarikan kesimpulan berdasarkan sifat-sifat data. Dalam statistika dikenal dengan adanya populasi dan sampel. Populasi adalah keseluruhan objek yang akan diteliti, sedangkan sampel adalah sebagian dari objek yang akan diteliti dan diharapkan memberikan gambaran tentang sifat dari keseluruhan objek/populasi.

Dalam jurnal ini akan dijelaskan tentang cara peramalan dari suatu deret berkala.

Rumus untuk menentukan nilai intercept (a) dan x variable  (b)

      a)      coefisient 

 ` ∑y=jumlah dari data berkala
n = jumlah data

t = merupakan nilai pengkodean dari tiap deret data

b)    Persamaan least square

   



  a = hasil dari pembagian jumlah y dengan hasil dari jumlah data / koefien a

    b = hasil dari pembagian jumlah t*y dengan hasil dari jumlah t2

    t = merupakan nilai kode dari data yang dicari.

BAB III

KERANGKA KERJA KONSEPTUAL

1. Pencarian Data

    Pencarian data dilakukan melalui searching dengan internet pada tanggal18-05-2015 

2. Merekap Data

   Setelah data terkumpul, kemudian data tersebut direkap.

3. Pengkodean dari tiap deret data

   Data diberi nilai t yang merupakan pengkodean untuk tiap deret data.

4. Penghitungan deret data

  Dilakukan untuk meramalakan nilai data di masa depan.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

1. Pengkodean data

waktu	Y (anggaran dalam triliyun)
2005	510.00
2006	667.00
2007	758.00
2008	986.00
2009	937.00
2010	1042.00
2011	1295.00
2012	1491.00
2013	1726.00
2014	1843.00
2015	2020.00
total	13275.00

    Dan untuk pengkodeannya karena datanya ganjil maka nilai tengan diberi nilai 1 , sehingga jadi seperti ini

waktu	y	t
2005	510.00	-5.00
2006	667.00	-4.00
2007	758.00	-3.00
2008	986.00	-2.00
2009	937.00	-1.00
2010	1042.00	0.00
2011	1295.00	1.00
2012	1491.00	2.00
2013	1726.00	3.00
2014	1843.00	4.00
2015	2020.00	5.00
total	13275.00	0.00

2. Mencari nilai lain untuk melakukan peramalan

waktu	Y (anggaran dalam triliyun)	t	ty	t2
2005	510.00	-5.00	-2550.00	25.00
2006	667.00	-4.00	-2668.00	16.00
2007	758.00	-3.00	-2274.00	9.00
2008	986.00	-2.00	-1972.00	4.00
2009	937.00	-1.00	-937.00	1.00
2010	1042.00	0.00	0.00	0.00
2011	1295.00	1.00	1295.00	1.00
2012	1491.00	2.00	2982.00	4.00
2013	1726.00	3.00	5178.00	9.00
2014	1843.00	4.00	7372.00	16.00
2015	2020.00	5.00	10100.00	25.00
total	13275.00	0.00	16526.00	110.00

3. Koefisien

Masukan nilai nilai tersebut diatas kedalam persamaan untuk mencari intercept (a) dan x variable (b) untuk akhirnya nanti dilakukan proses perhitungan least square

a = 13272 / 11 = 1206.82

b = 16526 * 110 = 150.236

4. Least square

Nah karena saya akan meramalakan nilai data di tahun 2017 maka t =7, lalu masukan kedalam persamaan

y7 = 1206.82+150.236*7 = 2258.47  

jadi nilai anggaran Negara yang akan keluar pada tahun 2017 diperkirakan sebesar 2258.47 trilyun rupiah .

KESIMPULAN

Berdasarkan kajian, tinjauan teori yang dimiliki, serta dari hasil analisis dan pengembangan terhadap data maka saya dapat menyimpulkan bahwa anggaran belanja negara tahun berapa pun kedepan dapat kita perkirakan,dan teori peramalan ini sangat berguna sekali karena dengan teori ini kita dapat memperkirakan anggaran belanja negara yang akan keluar sehingga negara dapat mempersiapkanya dan dapat mengurangi pembengkakan dalam anggaran pembelanjaan Negara.

.

UCAPAN TERIMAKASIH

Penulis mengucapkan terimakasih kepada kedua orang tua tercinta dan Teman-teman saya yang sudah memberikan dorongan, motivasi dan tak pernah   henti hentinya memberikan Doa untuk penulis , terutama Kakak yang sudah banyak memberikan motivasi,dukungan moril, materil yang tak pernah henti selama penyusunan tugas ini.

DAFTAR PUSTAKA

http://qiie28.blogspot.com/2010/10/pengertian-analisis-deret-berkala_29.html

https://www.dropbox.com/s/nyyl7sged2ty0v8/BAB%205%20DERET%20WAKTU%20DAN%20FORECASTING.pdf?dl=0