14
Model
kausal
di pihak
lain
mengasumsikan
bahwa
faktor
yang
diramalkan
menunjukan
suatu
hubungan
sebab akibat
dengan satu atau lebih
variabel
bebas. Maksud
dari
model
kausal
adalah
menemukan
bentuk
hubungan
tersebut
dan
menggunakannya
untuk meramalkan dari variabel tak bebas.
Baik
model
deret
berkala
maupun
kausal
mempunyai
keuntungan
dalam
situasi
tertentu.
Model
deret
berkala
seringkali
dapat digunakan dengan
mudah
untuk
meramal,
sedangkan
model
kausal
dapat
digunakan
dengan
keberhasilan
yang lebih besar untuk
pengambilan
keputusan
dan
kebijakasanaan.
Bilamana
data
yang
diperlukan
tersedia,
suatu
hubungan
peramalan
dapat dihipotesiskan
baik sebagai
fungsi
waktu
atau
sebagai
fungsi dari variabel bebas, kemudian
diuji. Langkah penting dalam memilih suatu
metode
deret
berkala
yang
tepat adalah
dengan
mempertimbangkan
jenis
pola data,
sehingga
metode
yang
paling
tepat
dengan
pola
tersebut
dapat
diuji.
Pola data dapat
dibedakan menjadi empat
jenis siklis dan trend.
1. Pola
horizontal (H) terjadi
bilamana
data berfluktuasi
di sekitar
nilai rata-rata
konstan.
(deret
seperti
itu
“stasioner”
terhadap
nilai
rata-ratanya)
Suatu
produk
yang penjualannya
tidak
meningkat
atau menurun
selama
waktu
tertentu
termasuk
jenis ini. Demikian
pula, suatu
keadaan
pengendalian
mutu
yang
menyangkut
pengambilan
contoh
dati suatu
proses produksi
berkelanjutan
yang
secara
teoritis
tidak
mengalami
perubahan
juga termasuk
jenis
ini. Gambar
2-1
menunjukan
suatu
pola khas
dari data hosrisontal
datu
stasioner seperti itu.
2. Pola
musiman
(S)
terjadi
bilamana
suatu
deret
dipengaruhi
oleh
faktor
musiman
(misalnya
kuartal
tahun
tertentu,
bulanan,
atau
hari-hari
pada
minggu
tertentu).
Penjualan
dari
produk
seperti
minuman
ringan,
es
krim,
 |