Cara Menghitung Analisis Trendline
Pengertian Analisis Trendline adalah suatu model perhitungan perkiraan berdasarkan data pada masa lalu, dimana data pada metode analisis trendline cenderung naik secara berkelanjutan atau turun secara berkelanjutan. gambar bentuk data yang menggunakan model analisis trendline dalam bentuk grafik seperti gambar di bawah :
 |
| Gambar1.0 Grafik trendline |
Gambar di atas menunjukkan bahwa data permintaan dari bulan pertama sampai bulan ke-12 mengalami kenaikan secara berkelanjutan. sehingga pola data tersebut bisa digunakan untuk studi kasus metode analisis trendline.
4 Langkah cara menghitung analisis trendline adalah sebagai berikut :
1. Identifikasi pola data historis dari data aktual permintaan
2. Memilih Model peramalan (perkiraan) yang sesuai dengan pola historis dari data aktual permintaan
3. Melakukan analisa data berdasarkan model peramalan yang dipilih
4. Memeriksa keandalan model peramalan yang dipilih berdasarkan peta kontrol tracking signal
Formula atau rumus Analisis Trendline adalah sebagai berikut .
Ft = a + bt
Dimana :
Ft = nilai ramalan permintaan pada periode ke t
a = intersep, b = slope dari garis kecenderungan (trendline), merupakan tingkat perubahan dalam permintaan,
t = indeks waktu (t = 1,2,3, ,,,, dst) ; n adalah banyaknya periode waktu
a = A bar - (bx(t-bar))
Ft = a + bt
Dimana :
Ft = nilai ramalan permintaan pada periode ke t
a = intersep, b = slope dari garis kecenderungan (trendline), merupakan tingkat perubahan dalam permintaan,
t = indeks waktu (t = 1,2,3, ,,,, dst) ; n adalah banyaknya periode waktu
a = A bar - (bx(t-bar))
 |
| Gambar 1.1 Rumus menentukan koefisien b Analisis Trendline |
Contoh soal analisis trendline yang pertama
Aminah menjual Mixer Maspion di Marketplace, penjualan mixer maspion di bulan Januari 2020 Bulan januari 50 unit, bulan februari 65 unit, bulan maret 78 unit, bulan April 79 unit, bulan Mei 83 unit, Bulan juni 85 unit, Bulan Juli 89 unit, Bulan Agustus 93 unit, Bulan September 95 unit, Bulan Oktober 97 unit, Bulan November 103 unit, Bulan Desember 111 unit, sehingga dengan melihat data tersebut, penjualan mixer maspion Aminah mengalami kenaikan, kemudian muncul pertanyaan oleh Aminah selaku pemilik toko perabotan rumah tangga, berapa perkiraan penjualan mixer maspion di bulan Januari 2021?
Mari kita bantu menyelesaikan permasalahan Ibu Aminah, dengan melakukan 4 langkah sebagai berikut.
1. Lakukan identifikasi pola data historis terlebih dahulu.
Dengan melihat pola data permintaan aktual penjualan Ibu Aminah menunjukkan bahwa pola datanya adalah menunjukkan pola data trend (kecenderungan untuk naik)
2. Memilih model peramalan yang sesuai.
Untuk menjawab pertanyaan tersebut maka yang pertama kali dilakukan ialah melakukan identifikasi pola historis dari data aktual permintaan, apakah pola data yang dibentuk oleh data tersebut, Karena data pada permintaan aktual dari penjualan mixer maspion menunjukkan pola data trend (kecenderungan untuk naik) maka kita bisa menggunakan metode Analisis Trendline.
3. Melakukan analisa data dengan menggunakan metode analisis trendline
Susun Data sesuai dengan data permintaan aktual sebagamana tabel 1.0 di bawah, apabila saudara menggunakan Excel maka anda input di kolom kiri nama bulan, kemudian indeks waktu. permintaan aktual, dan seterusnya sesuai tabel 1,0 di bawah.
#Cara menghitung nilai pada kolom t A adalah dengan mengalikan nilai pada kolom indeks waktu (2) dengan kolom permintaan aktual
#Cara menghitung nilai pada kolom ke 5 t2(5) adalah dengan mengkuadratkan nilai pada kolom indeks waktu (t) (2) .
 |
| Tabel 1.0 |
Untuk menerapkan pada rumus analasis trendline F(t) = a + b(t), maka saudara harus mencari koefisien a dan b dengan melakukan perhitungan analisis trendline sesuai rumus, sebagai berikut :
 |
| gambar 1.3 cara menghitung analisis Trendline |
Selanjutnya berdasarkan rumus Ft = 57.05 + 4.403 (t) saudara lanjutkan dengan menghitung hasil peramalan berdasarkan analisis trendline sebagaimana pada tabel 1.1 di bawah.
 |
| Tabel 1.1, hasil peramalan dengan analisis trendline |
4. Memeriksa keandalan menggunakan Peta Kontrol Tracking Signal
1. Masukkan data di kolom periode, berurutan mulai dari periode pertama sampai periode ke delapan
2. Kolom forecast berasal dari perhitungan Analisis Trendline pada tabel 1.1
3. Kolom Aktual (A3) berasal dari permintaan aktual yang ada, mulai dari bulan Januari sampai bulan ke dua belas (Desember).
4. Kolom error berisi dari pengurangan kolom aktual dengan kolom forecast.
5. Kolom RSFE diperoleh dari kumulatif (penjumlahan) kolom error. Di dalam kolom -12,31 diperoleh dari menjumlahkan -11,45 + (-0,86) = -12,81.
6. Kolom absolut error diperoleh dengan meng absolut kan nilai pada kolom error. Yang dimaksud dengan mengabsolutkan adalah nilai negatif berubah menjadi nilai positif.
7. Kolom kumulatif absolut error berisi dari kumulatif (penjumlahan) nilai kolom absolut error.
8. Kolom MAD berasal dari pembagian kolom kumulatif absolut error dengan kolom periode.
9. Kolom Tracking Signal diperoleh dari pembagian RSFE dengan MAD
 |
| Tabel 1,2, hasil tracking signal ibu Aminah |
 |
| Gambar 1.4. Cara menghitung MAD dan Tracking signal |
Dari hasil tracking signal diketahui bahwa nilai tracking signal masih berada dalam batas-batas pengendalian (maksimum ± 4). Sehingga model penghitungan untuk jenis data tersebut dapat diandalkan memperkirakan hasil pada periode selanjutnya.
Sehingga di bulan Januari 2021 penjualan mixer maspion akan mencapai 114 unit.
F(13) = 57,05 + 4,403 (13) = 114,289 atau dibulatkan menjadi 114 unit.
Contoh soal Analisis Trendline yang kedua
Rusmiyati memiliki toko peralatan fasilitas pembuatan kopi, dia menjual mesin kopi dengan merek Mayaka Coffee maker, data penjualan mesin kopi mayaka coffe maker tahun 2021 sebagai berikut
 |
| Tabel 1.3, hasil permintaan aktual ibu Rusmiyati |
Rusmiyati ingin mengetahui berapakah penjualan yang akan ia peroleh di bulan juli 2021? Supaya dia bisa memutuskan untuk tetap melanjutkan penjualan mesin kopi atau beralih ke penjualan mesin lainnya.
Mari kita bantu menyelesaikan permasalahan rusmiyati, dengan melakukan langkah-langkah sebagai berikut.
1. Sebagaimana sudah tertulis di atas, maka lakukan identifikasi pola data historis terlebih dahulu. Dengan melihat pola data penjualan toko rusmiyati menunjukkan bahwa pola datanya ialah menunjukkan pola data trend (kecenderungan untuk turun)
2. Karena pola datanya menunjukkan kecenderungan untuk turun, maka kita bisa mencoba menggunakan metode analisis trendline.
3. Melakukan analisa data dengan menggunakan metode analisis trendline
Susun Data sesuai dengan data di bawah dengan menggunakan Excel atau anda juga bisa menghitung secara manual, untuk mencari nilai t(A) dan nilai t2.
 |
| Tabel 1.4. |
setelah menemukan nilai t(A) dan t kuadrat, anda bisa melanjutkan untuk mencari nilai b dan a sebagaimana rumus analisis trendline di atas. hasilnya sebagaimana terlihat di bawah
Kemudian di masukkan ke rumus analisis trendline F (t) = a + b(t) menjadi F(t) = 199,7 - 0,16731 (t)
 |
| Tabel 1.5, Hasil peramalan Analisis trendline |
4. Memeriksa keandalan menggunakan Peta Kontrol Tracking Signal
Untuk memeriksa keandalan, masukkan semua data yang ada sesuai data di bawah dan lakukan perhitungan serta buatlah grafik apakah nilai tracking signal melebihi batas kontrol atas batas kontrol bawah atau tidak. Adapun cara menghitung supaya memperoleh nilai tracking signal di kolom 9, saudara bisa mengikuti langkah-langkah menghitung tracking signal pada contoh soal pertama.
 |
| Tabel 1.6 Tracking signal dari model F t = 199,7 - 0,16731 (t) |
 |
| Gambar 1.5, Grafik Peta Kontrol Tracking Signal Ft 199,7-0,16731(t) |
Peta kontrol tracking signal dari model peramalan F t = 199,7 - 0,16731 (t).
Dari tabel di atas terlihat bahwa nilai tracking signal bergerak mulai dari 0,0 sampai 1,4 dan tidak melewati batas atas dan batas bawah peta control tracking signal. Sehingga model Ft = a + bt dapat digunakan untuk kasus tersebut.
Sebagai catatan bahwa metode trendline digunakan untuk menghitung data yang mengalami kenaikan atau penurunan secara berkelanjutan, apabila data anda tidak menunjukkan trend naik atau turun maka jangan menggunakan model analisis trendline. Anda bisa menggunakan metode Moving Average (MA) atau mengunakan metode Exponential Smoothing
Baca Juga :
Permisi kak. Boleh nanya?
BalasHapusCara di atas apa bisa digunakan untuk data yang tidak berdasarkan time series?
trendline digunakan untuk data yang mengalami kecenderungan untuk naik secara berkelanjutan atau turun berkelanjutan, apabila bukan data yang sperti itu sebaiknya tidak menggunakan trendline analysis
Hapus