Cara Mematikan Motor Tanpa Kunci / Kunci Hilang

Kejadian ini berawal saat saya pulang kuliah (kelas malem), saya kuliah di daerah Jakarta timur dan

SDN PAKANG

 Sekolah Dasar Negeri Pakang atau SD Negeri Pakang terletak di Jalan Desa Pakang, Kecamatan Andong, Kabupaten Boyolali, Jawa Tengah. Kode Pos 57384

Ruko 357 Cawang

Ruko 357, terletak di Jalan Dewi Sartika RT: 004/ RW: 004, Cawang, Kramatjati - Jakarta Timur 13630

Browsing Loading Terus Padahal Internet Nyambung

Barusan saya mau buka peramban Mozilla dan mau buka email tapi loading terus, terus coba buka youtube facebook sama saja, kemuadian coba buka di Chrome tetap sama saja. Disini saya menggunakan wifi kantor, pas coba buka pake handphone android saya, internetnya baik baik saja, bisa browsing, streaming dll.

Yup, begini cara mengatasi nya :
1. Buka CMD / pilih apk CMD klik Kanan kemudian pilih Run Administrator.
    Jika tidak tahu caranya bisa masuk / letakkan kursor ke menu pencarian (search) ketik CMD.
2. Ketik "netsh int ip reset resetlog.txt"
3. Ketik lagi "netsh winsock reset", lalu Enter.
4. Restart Komputer Anda

Dan akhirnya komputer anda kembali normal, jika belum bisa cobalah untuk mematikan firewall antivirus.

yup, semoga membantu...

Metode Incremental Model

   Incremental model adalah model pengembangan sistem pada software engineering berdasarkan requirement software yang dipecah menjadi beberapa fungsi atau bagian sehingga model pengembangannya secara bertahap. dilain pihak ada mengartikan model incremental sebagai  perbaikan dari model waterfall dan sebagai standar pendekatan topdown. Layaknya Model Waterfall, model ini pun juga memiliki tahapan tahapan untuk perancangan perangkat lunaknya, yaitu:

1. Requirement , Requirment adalah proses tahapan awal yang dilakukan pada incremental model adalah penentuan kebutuhan atau analisis kebutuhan.
2. Specification, Specification adalah proses spesifikasi dimana menggunakan analisis kebutuhan sebagai acuannya.
3. Architecture Design, adalah tahap selanjutnya, perancangan software yang terbuka agar dapat diterapkan sistem pembangunan per-bagian pada tahapan selanjutnya.
4. Code setelah melakukan proses desain selanjutnya ada pengkodean.
5. Test merupakan tahap pengujian dalam model ini. 

                                              gambar 1.2 desain pemodelan Incremental

            Tahapan-tahapan tersebut dilakukan secara berurutan. Setiap bagian yang sudah selesai dilakukan testing, dikirim ke pemakai untuk langsung dapat digunakan. Pada incremental model, tiga tahapan awal harus diselesaikan terlebih dahulu sebelum sebelum tahap membangun tiap increment. Untuk mengantisipasi kondisi yang terjadi pada incremental model, diperkenalkan model More Risky Incremental Model. Model ini menerapkan sistem kerja yang paralel. Setelah daftar kebutuhan didapatkan dari pemakai, tim spesifikasi membuat spesifikasi untuk modul pertama. Setelah spesifikasi pertama selesai, tim desain menindak lanjuti. Tim spesifikasi sebelumnya juga langsung membuat spesifikasi untuk model kedua, dan seterusnya. Jadi, tidak harus menunggu modul pertama selesai hingga dikirim ke user.
 
                Beberapa Kelebihan Dari Mode Incremental atara lain :

1. Merupakan model dengan manajemen yang sederhana
2. Pengguna tidak perlu menunggu sampai seluruh sistem dikirim untuk mengambil keuntungan dari sistem tersebut. Increment yang pertama sudah memenuhi persyaratan mereka yang paling kritis, sehingga perangkat lunak dapat segera digunakan.
3. Resiko untuk kegagalan proyek secara keseluruhan lebih rendah. Walaupun masalah masih dapat ditemukan pada beberapa increment. Karena layanan dengan prioritas tertinggi diserahkan pertama dan increment berikutnya diintegrasikan dengannya, sangatlah penting bahwa layanan sistem yang paling penting mengalami pengujian yang ketat. Ini berarti bahwa pengguna akan memiliki kemungkinan kecil untuk memenuhi kegagalan perangkat lunak pada increment sistem yang paling bawah.
4. Nilai penggunaan dapat ditentukan pada setiap increment sehingga fungsionalitas sistem disediakan lebih awal.
5. Memiliki risiko lebih rendah terhadap keseluruhan pengembagan sistem,
6. Prioritas tertinggi pada pelayanan sistem adalah yang paling diuji

      Kelemahannya adalah :

1. kemungkinan tiap bagian tidak dapat diintegrasikan
2. Dapat menjadi build and Fix Model, karena kemampuannya untuk selalu mendapat perubahan selama proses rekayasa berlangsung
3. Harus Open Architecture
4. Mungkin terjadi kesulitan untuk memetakan kebutuhan pengguna ke dalam rencana spesifikasi masing-masing hasil increment. 

sumber : 
http://artikelsayasaja.blogspot.co.id/2011/09/incremental-model-adalah-model.html

MAKALAH COMPUTER NETWORK FOR PPT

DEFINITION OF COMPUTER NETWORKS

     A computer network is a group of interconnected computers. Networks may be classified according to a wide variety of characteristics. The benefit of a computer network are:

-Sharing hardware resources easily and

-Sharing information easily.

    A network is a collection of computers connected to each other. The network allows computers to communicate with each other and share resources and information. The Advanced Research Projects Agency (ARPA) designed"Advanced Research Projects Agency Network“ (ARPANET) for the United States Department of Defense. It was the first computer network in the world in late 1960's and early 1970's.

 

Types of computer networks 

 

1.Local Area Network (LAN)

           Local Area Network (LAN), a privately owned networks within a building or campus-sized to several kilometers. LANs are often used to connect personal computers and workstations in a corporate office or factories to use shared resources (resouce, such as printers) and exchange information. 

2. Metropolitan Area Network (MAN)

     Metropolitan Area Network (MAN) is basically a LAN version is larger and usually use the same technology to the LAN. MAN can include corporate offices are adjacent and can be used for private purposes (private) or public. MAN usually able to support data and voice, and can even be associated with the cable television network. MAN just have a cable or two and do not have the switching element, which serves to regulate the output packets through multiple cables. The existence of switching elements to make the design simpler.

3. Wide Area Network (WAN)

     Wide Area Network (WAN) covers a wide geographical area, often covering a state or continent. WAN consists of a collection of machines intended to run application programs.

4. Wireless Network
    Mobile computers such as notebook computers and Personal Digital Assistant (PDA), a branch of the computer industry's most rapid growth. Many owners of the actual type of computers have desktop machines installed on a LAN or WAN, but it is impossible because a wired connection is made in a car or airplane, so many are interested in having a computer to the network without wires.

5. Internet

    The internet in simple terms is a network of the interlinked computer networking worldwide, which is accessible to the general public. These interconnected computers work by transmitting data through a special type of packet switching which is known as the IP or the internet protocol.

Categories of Networks

 

a. Topology

     Topology is a way to connect one computer  to other computers to form a network. Way that is currently widely

used is the bus, star, and ring.

b. Protocol

   The protocol defines a common set of rules and

signals that computers on the network use to communicate.

Two of the most popular protocols for LANs is called Ethernet and the

IBM token-ring network.
 

c. Architecture

     Networks can be broadly classified as using either a peer-to-peer or client/server architecture. In the preferred system of this network is the use of the program, data and printer together.

Computers on a network are sometimes called nodes. Computers and devices that allocate resources for a network are called servers.

 

Devices to Create a Computer Network

 

1. Network Interface Cards

   A network card, network adapter or NIC (network interface card) is a piece of computer hardware designed     to allow computers to communicate over a computer network. NIC can be identified easily. It has a special port called RJ-45. RJ means Registered Jack. And also a led to indicate a data is being transferred.

2. Repeaters

   A repeater is an electronic device that receives a signal and retransmits it at a higher power level, or to the other side of an obstruction,

so that the signal can cover longer distances without degradation.

3. Hub

   A hub contains multiple ports. When a packet arrives at one port, it is copied to all the ports of the hub for transmission. When the packets are copied, the destination address in the frame

does not change to a broadcast address.

 

4. Router

   a device that forwards data packets between computer

networks, creating an overlay internetwork. A router is

connected to two or more data lines from different

networks. When a data packet comes in one of the lines,

the router reads the address information in the packet to

determine its ultimate destination. Then, using information in its routing table or routing policy, it directs the packet to the next network on its journey. Routers perform the "traffic directing" functions on the Internet.

The Benefits of Computer Network 

 

•  Network helps maintain the information to keep it reliable and up-to-date. Centralized data storage system is managed properly allows many  users access data from a variety of different locations, and limiting access to the data while it is being processed.

•

• Networks help speed up the process of data sharing (data sharing). Transfer data on the network is always faster than other means of data sharing is not the network.

•

 Enabling network-working group communicate more efficiently. Electronic mail and messaging systems are the substance of most of the network, in addition to scheduling systems, project monitoring, online conferencing and groupware, which all help teams work

Makalah Statistik Least Square

MAKALAH STATISTIKA DESKIFTIF

PERUSAHAAN KECIL ( ERVIN CELL )

ANALISA DATA BERKALA 

DENGAN 

METODE LEAST SQUARE

Mata Kuliah : STATISTIKA DESKRIPTIF

Dosen : Sofyan Marwansyah, SE, MM

Disusun oleh Kelompok 10


Dadang Suryanto 12124242 12.3E.31
Nanang Kholifah 12123774 12.3E.31
Muhamad Ardiantop Dendadibrata 12122444 12.3E.31
Wayan Hery Sandhy 12122657 12.3E.31
M. Arief Priono 12127967 12.2E.31
Saprudin          12122527 12.3E.31

Jurusan Manajemen Informatika

Akademi Manajemen Informatika dan Komputer

Bina Sarana Informatika Dewisartika

2013

Kata Pengantar

Puji syukur kami panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat serta karunia-Nya kepada kami, sehingga kami berhasil menyelesaikan Makalah ini tepat pada waktunya. Makalah ini sebagai salah satu persyaratan untuk memperoleh nilai UAS pada mata kuliah Statistika Desktiptif.

Makalah ini berisikan tentang informasi data Jumlah Penjualan HP ( Ervin Cell ) didaerah Jakarta Timur, menggunakan Metode Least Square.

Kami menyadari banyak kekurangan terdapat di dalamnya, tapi semoga makalah ini bisa menjadi manfaat dan berguna bagi kita semua.

Dalam proses penyusunannya, kami banyak dibantu oleh berbagai pihak guna mendorong kemajuan dan ketelitian. Oleh karena itu, kami mengucapkan terima kasih kepada :

Bapak Arifin selaku pemilik Perusahaan Kecil ( Ervin Cell ), yang bersedia meneliti data – data diperusahaan bapak.
Pak Sofyan Marwansyah, SE, MM selaku dosen mata kuliah Statistika Deskriptif.
Teman – teman kami 12.3E.31 , yang telah mendukung dan memberi semangat kepada Kami

Semoga bantuan dan dukungan yang telah diberikan kepada kami mendapat balasan serta karunia dari Allah SWT. Kami menyadari penulisan makalah ini jauh dari sempurna , maka dari itu kami berharap saran dan kritik untuk kesempurnaan makalah ini. Akhirnya kami berharap semoga makalah ini memberi manfaat yang sebesar-besarnya bagi kami dan pihak - pihak membaca makalah kami.

Tangerang, 12 November 2012

                                                                                                        Penulis

                                                                                                      Kelompok 10

DAFTAR ISI


Judul Makalah............................................................................................. (1)

Kata Pengantar............................................................................................ (2)

Daftar Isi....................................................................................................... (3)

BAB I Pendahuluan..................................................................................... (4)
1.1 Latar Belakang......................................................................................... (4)
1.2 Tujuan...................................................................................................... (4)
1.3 Metode Penulisan..................................................................................... (4)

BAB II Pembahasan..................................................................................... (5)
2.1 Pengertian Analisis Data Berkala.......................................................... (5)
2.2 Komponen Data Berkala......................................................................... (5)
2.3 Ciri-ciri Trend Sekuler............................................................................. (7)
2.4 Metode Least Square (Kuadrat terkecil).................................................. (7)
2.5 Contoh Kasus........................................................................................... (8)
2.5.1 Contoh I  (Untuk jumlah data ganjil).................................................... (8)
2.5.1.1 Analisis menggunakan Metode Least Square..................................... (9)
2.5.1.1.1 Persamaan garis trend yang akan dicari.......................................... (9)
2.5.1.1.1.1 Penghitungan Ramalan Jumlah Penjualan HP ( Ganjil )................. (10)
2.5.1.1.1.1.1 Graphik Penjualan Data Ganjil................................................... (10)
2.5.2 Contoh II (Untuk jumlah data genap)................................................... (11)
2.5.1.2 Analisis menggunakan Metode Least Square..................................... (11)
2.5.1.2.2 Persamaan garis trend yang akan dicari........................................... (12)
2.5.1.2.2.2 Penghitungan Ramalan Jumlah Penjualan HP ( Genap )............... (12)
2.5.1.2.2.2.2 Graphik Penjualan Data Genap................................................... (13)

BAB III Penutup........................................................................................... (14)
3.1 Kesimpulan............................................................................................... (14)
3.2 Saran......................................................................................................... (14)
3.3 Daftar Pusataka......................................................................................... (14)

BAB I

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Semakin sering kita mempelajari tentang statistik deskriptif maka semakin banyak pula pertanyaan tentang apa itu statistik deskriptif dan yang terkandung didalamnya serta apa saja yang perlu di ketahui dalam mempelajari statistik.

Dalam kesempatan ini makalah kami akan sedikit menjelaskan tentang Data Berkala salah satu pokok bahasan dalam mata kuliah Statistika Deskriptif dan menjelaskan suatu kasus mengunakan Metode Least Square (Kuadrat terkecil) dan metode ini paling sering digunakan untuk meramal Y, karena perhitungannya lebih teliti.

Tujuan

Tujuan di buatnya makalah dan presentasi ini adalah sebagai syarat pembelajaran di kampus dalam mempelajari Statistika Deskriptif  salah satu mata kuliah UAS KBK. Serta dapat bermanfaat baik bagi penulis maupun bagi pembaca untuk meningkatkan pemahaman pada mata kuliah Statistika Deskriptif khususnya pada pokok bahasan Data Berkala dan ingin mengetahui cara penghitungan ramalan penjualan antara lain :
Pengertian Data Berkala
Penggolongan Gerakan Runtut Waktu / Komponen Data Berkala
Pengertian Trend Sekuler
Pengertian Metode Least Square (Kuadrat terkecil)
Untuk mengetahui berapa jumlah penjualan ditahun yang akan datang
Untuk dapat memperbandingkan Data Ganjil dan Data Genap

Metode Penulisan

Metode penulisan yang digunakan adalah dengan pembahasan berdiskusi secara kelompok / tim berdasarkan study pustaka atau dari buku, modul kuliah dan referensi dari buku tambahan lain dan juga internet.

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Pengertian Analisis Data Berkala

Data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan, jumlah penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahatan, jumlah unit, dll).

Serangkaian nilai-nilai variabel yang disusun berdasarkan waktu.

Serangkaian data yang terdiri dari variabel Yi yang merupakan serangkaian hasil observasi dan fungsi dari variabel Xi yang merupakan variabel waktu yang bergerak secara seragam dan ke arah yang sama, dari waktu yang lampau ke waktu yang mendatang.

Data berkala atau runtut waktu adalah serangkaian pengamatan terhadap peristiwa, kejadian atau variabel yang diambil dari waktu ke waktu, dicatat secara teliti menurut urut-urutan waktu terjadinya, kemudian disusun sebagai data statistik.

Dari suatu runtut waktu akan dapat diketahui pola perkembangan suatu peristiwa, kejadian atau variabel. Jika perkembangan suatu peristiwa mengikuti suatu pola yang teratur, maka berdasarkan pola perkembangan tersebut akan dapat diramalkan peristiwa yang bakal terjadi dimasa yang akan datang.

Jika nilai variabel atau besarnya gejala (peristiwa) dalam runtut waktu (serangkaian waktu) diberi simbol Y1, Y2, ..Yn dan waktu-waktu pencatatan nilai variabel (peristiwa) diberi simbol X1, X2, ..Xn maka rutut waktu dari nilai variabel Y dapat ditunjukan oleh persamaan Y = f (X) yaitu besarnya nilai variabel Y tergantung pada waktu terjadinya peristiwa itu.

2.2 Komponen Data Berkala

Pola gerakan runtut waktu atau deret berkala dapat dikelompokan kedalam 4 (empat) pola pokok.Pola ini bisanya disebut sebagai komponen dari deret berkala (runtut waktu). Empat komponen deret berkala itu adalah :
Trend Sekunder, yaitu gerakan yang berjangka panjang,lamban seolah – olah alun ombak dan berkecendrungan menuju kesatu arah, arah menaik atau menurun.
Variasi Musim, yaitu ayunan sekitar trend yang bersifat musiman serta kurang lebih teratur.
Variasi Siklus, yaitu ayunan trend yang berjangka lebih panjang dan agak lebih teratur.
Variasi Random/Residu, yaitu gerakan yang tidak teratur sama sekali.





Gerakan atau variasi dari data berkala juga terdiri dari empat komponen, yaitu:

Gerakan/VariasiTrend jangka panjang atau Trend Sekuler
(long term movements or seculer trend)
Suatu gerakan ( garis atau kurva yang halus ) yang menunjukan arah perkembangan secara umum (kecenderungan menaik atau menurun).
Trend Sekunder umumnya meliputi gerakan yang lamanya sekitar 10 tahun atau lebih.
Garis trend sangat berguna untuk membuat ramalan (Forecasting), yang merupakan perkiraan untuk masa depan yang diperlukan bagi perencanaan.

(Gambar)

Gerakan/Variasi Siklis atau Siklus (cyclical movementsor variation)
Gerakan Siklis adalah gerakan/variasi jangka panjang disekitar garis trend (Berlaku untuk data tahunan).
Gerakan Siklis terjadi berulang – ulang namun tidak perlu periodic, artinya bisa berulang setelah jangka waktu tertentu (Setiap 3 tahun, 5 tahun atau lebih) atau bisa juga tidak berulang dalam jangka waktu yang sama.
Gerakan Siklis yang sempurna atau melukiskan terjadinya empat fase kejadian dalam jangka waktu tertentu, yakni kemajuan / kemakmuran (Prosperity), kemunduran / resesi (Recession), depresi (Depression) dan pemulihan (Recovery).

 (Gambar)

Gerakan/Variasi Musiman (seasonal movements or variation)
Gerakan Musiman yang mempunyai pola tetap atau berulang – ulang secara teratur selama kurang lebih setahun. Faktor utama yang menyebabkan gerakan ini adalah iklim dan kebiasaan.
Gerakan/Variasi Random/Residu(Irregular or random variations)
Gerakan atau variasi yang disebabkan oleh faktor kebetulan (Chance Factor). Gerakan yang berbeda tapi dalam waktu yang singkat, tidak diikuti dengan pola yang teratur dan tidak dapat diperkirakan.
Peperangan, banjir, gempa bumi, perubahan politik, pemogokan dan sebagainya, adalah beberapa faktor yang terkenal, yang bisa menyebabkan gerakan ini terjadi, sehingga mempengaruhi kegiatan – kegiatan perdagangan, perindustrian, keuangan dll.

2.3 Ciri-ciri Trend Sekuler

Trend (T) atau Trend Sekuler ialah gerakan dalam data berkala yang berjangka panjang, lamban dan berkecenderungan menuju ke satu arah, arah menaik atau menurun. Umumnya meliputi gerakan yang lamanya 10 tahun atau lebih.

Trend sekuler dapat disajikan dalam bentuk :
Persamaan trend, baik persamaan linear maupun persamaan non linear
Gambar/grafik yang dikenal dengan garis / kurva trend, baik garis lurus maupun garis melengkung.

Trend juga sangat berguna untuk membuat ramalan yang sangat diperlukan bagi perencanaan, misalnya :
Menggambarkan hasil penjualan
Jumlah penduduk / jumlah kecelakaan / jumlah kejahatan / jumlah unit, dll.
Perkembangan produksi harga
Volume penjualan dari waktu ke waktu, dll

Trend digunakan dalam melakukan peramalan (forecasting). Metode yang biasanya dipakai, antara lain adalah Metode Semi Average dan Metode Least Square.

2.4 Metode Least Square (Kuadrat terkecil)

Metode ini paling sering digunakan untuk meramalkan Y, karena perhitungannya lebih teliti.

Persamaan garis trend yang akan dicari ialah :

Y ‘ = a0 +bx a = ( ∑Y ) / n b = ( ∑XY ) / ∑x2

dengan :

Y ‘ =  data berkala (time series) = taksiran nilai trend.
a0 =  nilai trend pada tahun dasar.
b =  rata-rata pertumbuhan nilai trend tiap tahun.
x =  variabel waktu (hari, minggu, bulan atau tahun).


Untuk melakukan penghitungan, maka diperlukan nilai tertentu pada variabel waktu (x) sehingga jumlah nilai variabel waktu adalah nol atau ∑x = 0

Untuk n ganjil maka :
Jarak antara dua waktu diberi nilai satu satuan.
Di atas 0 diberi tanda negative
Dibawahnya diberi tanda positif

Untuk n genap maka :
Jarak antara dua waktu diberi nilai dua satuan / satu satuan.
Di atas diberi tanda negative
Dibawahnya diberi tanda positif

2.5 Contoh Kasus

2.5.1 Contoh I (Untuk jumlah data ganjil):

Ramalan Penjualan Metode Least Square
Data Penjualan (Unit ) Ervin Cell Tahun 2001-2011


Tahun
( n )            Jumlah Penjualan HP (Y)
2001        51
2002       79
2003       120
2004       155
2005       259
2006      307
2007      260
2008      317
2009      320
2010      370
2011      409


Dari data tersebut akan dibuat ramalan penjualan dengan menggunakan Metode least Square.

Penyelesaian :






2.5.1.1 Analisis menggunakan metode Least Square


Tahun Jumlah Penjualan HP (Y)    X    XY X2
2001    51                          -5  -255 25
2002    79                          -4  -316 16
2003    120                        -3  -360 9
2004    155                         -2  -310 4
2005          259                         -1      -259  1
2006    307                         0       0 0
2007          260                        1   260 1
2008   317                           2   634 4
2009   320                          3   960 9
2010   370                         4 1480 16
2011   409                         5 2045 25
Jumlah   2647                         0 3879 110

2.5.1.1.1 Persamaan garis trend yang akan dicari

a = ∑y/n
a = 2647/11
= 240,636

b = ∑xy/∑x2
b = 3879/110
= 35,2636

y = ao + b(x) maka diperoleh persamaan :
y = 240,636 + 35,2636(x)

Penjualan pada tahun 2012 adalah ?
y = a + b (x)
= 240,636 + 35,2636 (6)
= 240,6 + 211,5816
= 452,1816








2.5.1.1.1.1 Perhitungan Ramalan Jumlah Penjualan HP ( Ganjil )


Tahun Jumlah Penjualan HP (Y)    X    XY X2     Y’
2001              51                         -5   -255       25       64,318
2002             79                        -4 -316  16       99,5816
2003             120                         -3 -360           9       134,8452
2004            155                           -2 -310           4       170,1088
2005            259                         -1 -259        1        205,3724
2006             307                       0     0    0        240,636
2007             260                       1 260      1            275,8996
2008           317                            2 634    4         311,1632
2009          320                                 3 960         9        346,4268
2010           370                             4 1480 16        381,6904
2011           409                               5 2045 25        416,954
2012             ?                              6                  452,1816
Jumlah            2647                           0 3879 110

2.5.1.1.1.1.1 Graphik Penjualan Data Ganjil

 (Gambar)









2.5.2 Contoh II  (Untuk jumlah data genap) :

Ramalan Penjualan Metode Least Square
Data Penjualan (Unit) Ervin Cell Tahun 2001-2010


Tahun Jumlah Penjualan HP (Y)
2001 51
2002 79
2003 120
2004 155
2005 259
2006 307
2007 260
2008 317
2009 320
2010 370

Dari data tersebut akan dibuat forecast penjualan dengan menggunakan Metode least Square.

Penyelesaian :

2.5.1.2 Analisis menggunakan metode Least Square


Tahun Jumlah Penjualan HP (Y)    X XY    X2
2001 51                                        -5 -255          25
2002 79                                        -4 -316          16
2003 120                                         -3 -360           9
2004 155                                         -2 -310  4
2005 259                                         -1 -259   1
2006 307                                           1   307 1
2007 260                                           2   520 4
2008 317                                           3     951 9
2009 320                                           4 1280 16
2010 370                                           5 1850 25
Jmlh         2238                                   0 3408 110





2.5.1.2.2 Persamaan garis trend yang akan dicari

a = ∑y/n
a = 2238/10
= 223,8

b = ∑xy/∑x2
b = 3408/110
= 30,9818

y = ao + b(x) maka diperoleh persamaan :
y = 223,8 + 30,9818(x)

penjualan tahun 2012 adalah ?
y = ao + b(x)
y = 223,8 + 30,9818 (7)
y = 223,8+ 216,8726
y = 440,6726

2.5.2.2.2.2 Perhitungan Ramalan Jumlah Penjualan HP ( Genap )


Tahun Jumlah Penjualan HP (Y) X XY X2 Y’
2001 51 -5 -255 25 68,891
2002 79 -4 -316 16 99,8728
2003 120 -3 -360 9 130,855
2004 155 -2 -310 4 161,836
2005 259 -1 -259 1 192,818
2006 307 1 307 1 254,782
2007 260 2 520 4 285,764
2008 317 3 951 9 316,765
2009 320 4 1280 16 347,727
2010 370 5 1850 25 378,709
2011 ? 6 409,691
2012 ? 7 440,673
Jumlah 2238 0 3408 110












2.5.1.2.2.2.2 Graphik Penjualan Data Genap

 (Gambar)

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan
Peramalan yang diberikan oleh metode least square dalam data berkala cukup baik, itu menunjukkan bahwa metode least square merupakan metode yang lebih teliti sehingga sering digunakan untuk menghitung data berkala. Selain itu metode least square juga dapat digunakan tidak hanya untuk meramalkan penjualan tetapi berbagai macam peramalan lainnya, contohnya saja perkembangan produksi, dll.

Ramalan penjualan hanya perkiraaan atas penjualanan dimasa yang akan datang, jarang sekali penjualan akan sama dengan ramalan penjualan, oleh karena itu akan terjadi penyimpangan / perbedaan antara penjualan dengan ramalan penjualan baik jumlah penjualan diatas / melebihi jumlah ramalan penjualan maupun jumlah penjualan dibawah / kurang dari jumlah ramalan penjualan.

Bila dibandingkan Data Ganjil dan Data Genap, angka dimasing – masing data ganjil dan dan genap tidak menentu, bisa data ganjil angkanya diatas / melebihi dari pada angka data genap, atau sebaliknya data ganjil angkanya dibawah / kurang dari pada angka data genap, dan juga bisa angka data ganjil dan data genap, angkanya sama.

3.2 Saran
Pada perhitungan dengan metode least square tentunya juga diperlukan ketelitian dan kecermatan agar tidak terjadi kesalahan, untuk memperkecil kesalahan pada metode least square ini bisa menggunakan MS. Excel.



Daftar Pustaka

Modul Statistika Deskriptif.BSI/Pertemuan6
Drs. Bambang Soepeno. 2012. Manajemen Produksi Berbantuan Komputer. Jakarta.
soekirman.files.wordpress.com/2012/03/ma_7.doc