Dalam bidang statistik bisnis, analisis data time series sangat penting untuk memahami pola yang terjadi pada variabel-variabel yang ditelaah. Salah satu aspek yang perlu dipertimbangkan adalah variasi musiman dan siklus yang terjadi pada data tersebut.
Pengolahan Variasi Musiman
Variasi musiman dapat dihitung menggunakan berbagai metode, antara lain:
- Metode Rata-Rata Musiman: Metode ini melibatkan perhitungan rata-rata nilai musiman dan kemudian dibandingkan dengan rata-rata nilai umum.
- Metode Relatif Link: Metode ini melibatkan penghitungan relatif link untuk setiap musim dan kemudian dihitung rata-rata relatif.
- Metode Rasio ke Averange Moving: Metode ini melibatkan penghitungan moving average dan kemudian dihitung rasio antara nilai asli dengan moving average.
Pengolahan Siklus
Siklus dapat dihitung menggunakan berbagai metode, antara lain:
- Metode Residual: Metode ini melibatkan perhitungan variasi siklis dengan cara mengurangi trend dan variasi musiman dari data asli.
- Metode Harmonic Analysis: Metode ini melibatkan analisis harmonik untuk menemukan pola siklus dalam data.
Contoh
Misalkan kita memiliki data sebagai berikut:
| Tahun | Januari | Februari | Maret | April |
|---|---|---|---|---|
| 2010 | 100 | 120 | 130 | 140 |
| 2011 | 110 | 125 | 135 | 145 |
| 2012 | 115 | 130 | 140 | 150 |
| … | … | … | … | … |
Dengan menggunakan metode-metode di atas, kita dapat menghitung variasi musiman dan siklus pada data tersebut. Misalkan hasilnya sebagai berikut:
- Variasi musiman untuk Januari: 1,15
- Variasi musiman untuk Februari: 0,95
- Variasi musiman untuk Maret: 1,05
- Variasi musiman untuk April: 1,10
Dengan demikian, kita dapat menghitung variasi siklis dengan cara mengurangi trend dan variasi musiman dari data asli.
Referensi
Gupta, S. P., & Gupta, M. P. (n.d.). Business Statistics. McGraw-Hill Education.
Mathur, Khandelwal, Gupta, & Gupta. (n.d.). Business Statistics. Vikas Publishing House Pvt. Ltd.