Deret Berkala Persentase Anime Rilis
th. 2000 s/d 2004
dan Peramalan Persentase Anime Rilis pada tahun 2017
dan Peramalan Persentase Anime Rilis pada tahun 2017
Ghilman Hasbi Basith
1306052
Sekolah
Tinggi Teknologi Garut
Jl. Mayor
Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia
Abstrak
– Banyak analisis statistika
bertujuan untuk mengetahui apakah ada hubungan antara dua atau lebih peubahan.
Bila hubungan demikian ini dapat dinyatakan dalam bentuk rumus matematik, maka
kita akan dapat menggunakannya untuk keperluan peramalan. Dengan adanya data-data jumlah anime yang
dirilis baik dalam bentuk serial TV, OVA, ONA, ataupun film, setiap tahunnya.
Perlu diingat bahwa angka yang ada bukan merupakan jumlah nyata anime yang
dirilis pada tahun tersebut, melainkan hanya anime yang terdaftar pada Anime
News Network (ANN) (disini saya mengambil dari tahun
2000 – 2004). Apabila data tersebut sudah di kumpulkan, langkah selanjutnya
yaitu mengolah data tersebut supaya kita bisa lihat angka/data berapa jumlah
anime yang dirilis pada tahun yang akan mendatang.
Kata Kunci – Peramalan, Anime, Statistika dan Probabilitas.
I.
PENDAHULUAN
Pengertian
peramalan (forecasting) : adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa
yang akan terjadi dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke
masa depan dengan beberapa bentuk model matematis.
Peramalan
merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan
produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat.
Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan
pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis.
Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formal maupun
informal (Gaspersz, 1998).
Dua
hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan
bermanfaat (Makridakis, 1999):
-
Pengumpulan data yang relevan berupa informasi
yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat.
-
Pemilihan teknik peramalan yang
tepat yang akan memanfaatkan informasi data yang diperoleh
semaksimal mungkin.
Untuk
melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan
tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak
dicapai.
Dalam
menghitung sebuah peramalan banyak menggunakan metode-metode, metode tersebut
antara lain :
1.
Metode
Semi Rata-rata
2. Metode Kuadrat Terkecil
3.
Metode
Kuadratis
4.
Trend
Eksponensial
II.
URAIAN PENELITIAN
A. Tahap Telaah
Dari data-data jumlah anime yang dirilis dari tahun
terakhir, dapat di lihat dalam tabel di bawah ini :
Tahun
|
Anime Rilis (Y)
|
X
|
X.Y
|
X2
|
X4
|
X2Y
|
logY
|
X.LogY
|
2000
|
49
|
-2
|
-98
|
4
|
16
|
196
|
1.690
|
-3.380
|
2001
|
85
|
-1
|
-85
|
1
|
1
|
85
|
1.929
|
-1.929
|
2002
|
86
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1.934
|
0
|
2003
|
108
|
1
|
108
|
1
|
1
|
108
|
2.033
|
2.033
|
2004
|
128
|
2
|
256
|
4
|
16
|
512
|
2.107
|
4.214
|
Jumlah:
|
456
|
181
|
10
|
34
|
901
|
9.695
|
0.938
|
a = ∑Y
= 456 = 91.2
n 5
|
b = ∑XY
= 181 = 18.1
X2 10
|
y
Linier = 91.2 + 18.1 X
a = ∑Y.∑X4 - ∑X2Y. ∑X2
n.(∑X4) – (∑X2)2
= 456(34)
– 901(10)
5(34) - 102
= 15504
– 9010
170 – 100
= 6494
70
= 92.771
|
b = ∑XY
X2
= 181
10
= 18.1
|
c = n.∑X2Y - ∑X2. ∑Y
n.(∑X4) – (∑X2)2
= 5(901)
– 10(456)
5(34) - 102
= 4505
– 4560
170 – 100
= -55
70
= -0.786
|
y Kuadratis = 92.771 + 18.1 X + (-0.786 X2)
a = Invers [ ∑logY ] atau
a = 10 ^ [ ∑logY ]
[ n
] [ n
]
= 10 ^ [ 9.695 ]
[ 5
]
= 10 ^ [1.939 ]
= 86.896
|
b = Invers [ ∑XlogY ]
atau a = 10 ^ [ ∑XlogY ]
[ ∑X2
] [ ∑X2
]
= 10 ^ [ 0.938 ]
[ 10
]
= 10 ^ [0.0938 ]
= 1.241
|
y Eksponensial = 86.896 (1.241 X)
y Linier
|
(y-y linier)2
|
y Kuadratis
|
(y-y Kuadratis)2
|
y Eksponensial
|
(y- y Eksponensial)2
|
55
|
36
|
53.427
|
19.598
|
56.423
|
55.101
|
73.1
|
141.61
|
73.885
|
123.543
|
70.021
|
224.372
|
91.2
|
27.04
|
92.771
|
45.037
|
86.896
|
0.803
|
109.3
|
1.69
|
110.085
|
4.347
|
107.838
|
0.026
|
127.4
|
0.36
|
125.827
|
4.721
|
133.827
|
33.953
|
456
|
206.7
|
455.995
|
197.246
|
455.005
|
314.255
|
Data Terkecil = (y-y linier)2 =
206.7
Jadi, dapat di putuskan untuk tahun 2017 akan
mengambil rumus dari (y – y linier)2 karena data terkecil nya
yaitu : 206.7 , Dengan demikian dapat diketahui
peramalan persentase anime rilis pada tahun 2017 adalah sebagai berikut :
|
Jadi, persentase anime rilis pada tahun 2017
diperkirakan ada 362.7,
yang merupakan
hasil dari rumus y Linier Y2017 =
y
Linier = 91.2 + 18.1 X
= 91.2 + 18.1 (15)
= 362.7
|
III.
KESIMPULAN/RINGKASAN
DAFTAR PUSTAKA
[1] Ansori,
muchamad. 2014. Analisis data berkala. http://muchamadansori.blogspot.com/2014/01/analisis-data-berkala.html (di akses 21
Mei 2015)
[2] Anonymous. 2015. Melawan Tua Anime Lama Vs Anime Baru. https://tkesgar.wordpress.com/2015/01/16/melawan-tua-anime-lama-vs-anime-baru/
(di akses
21 Mei 2015)
0 Komentar untuk "Tugas Meramal anime rilis pada tahun 2017"