Statistika Bisnis Sesi 14

Sesi 14 – Business Forecasting & Time Series Analysis


Learning Guide

Sesi ini membahas peramalan bisnis sebagai dasar perencanaan dan pengambilan keputusan strategis. Fokus diberikan pada analisis deret waktu (time series) dan berbagai metode peramalan kuantitatif.

Learning Objectives

  • Menjelaskan pentingnya peramalan bisnis
  • Mengidentifikasi komponen deret waktu
  • Menggunakan metode peramalan yang sesuai

16.1 Importance of Business Forecasting

Peramalan digunakan untuk:

  • Perencanaan produksi dan persediaan
  • Penganggaran dan perencanaan keuangan
  • Penentuan kapasitas dan sumber daya

Prinsip Penting:
Peramalan tidak bertujuan untuk memprediksi masa depan secara pasti, melainkan mengurangi ketidakpastian.


16.2 Components of a Time Series

  • Trend: arah jangka panjang
  • Seasonal: pola musiman
  • Cyclical: fluktuasi siklus ekonomi
  • Irregular: variasi acak

16.3 Forecasting Methods

a. Moving Averages

Digunakan untuk data tanpa tren dan musiman yang kuat.

b. Exponential Smoothing

Memberikan bobot lebih besar pada data terbaru.

c. Trend Models

  • Linear trend
  • Quadratic trend
  • Exponential trend

d. Autoregressive Models

Nilai masa lalu digunakan sebagai prediktor nilai masa depan.

e. Seasonal Least-Squares Models

Digunakan ketika data memiliki pola musiman yang konsisten.

Pemilihan Metode:
Tergantung pada pola data (trend, seasonal) dan tujuan peramalan.

Praktik Excel

=FORECAST.LINEAR()
=FORECAST.ETS()

Sumber: Levine et al. (2017), Chapter 16

Status: Kurikulum Selesai 100%

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *