rasio. Selain data kualitatif dan juga data kuantitatif terdapat data time series dan cross section.
2.2.2 Data Deret Waktu Time Series
Seringkali seorang manajer ingin membuat keputusan berdasarkan data yang dihimpun menurut periode waktu. Sebagai contoh dari data yang terkait dengan
periode waktu adalah tingkat persediaan dari waktu ke waktu, penjualan tahunan, output mingguan, biaya bulanan dan sebagainya. Nilai-nilai yang disusun dari
waktu ke waktu tersebut disebut dengan deret waktu time series. Di dunia bisnis, data deret waktu diperlukan sebagai bahan acuan pembuatan keputusan sekarang,
untuk proyeksi, perlu diketahui beberapa asumsi yang penting. Pertama adanya ketergantungan kejadian masa yang akan datang dengan masa sebelumnya. Kedua
aktivitas di masa yang akan datang mengikuti pola yang terjadi di masa yang lalu, dan ketiga, hubungan atau keterkaitan masa lalu dapat ditentukan dengan
observasi atau penelitian Sugiarto dan Harijono, 2000. Data time series atau data deret waktu merupakan data yang dikumpulkan dari
beberapa tahapan waktu secara kronologis. Pada umumnya data ini merupakan kumpulan dari fenomena tertentu yang didapat dalam interval waktu tertentu,
misalnya dalam waktu mingguan, bulanan atau tahunan. Data cross section adalah data yang dikumpulkan pada waktu dan tempat tertentu saja. Data cross section
pada umumnya mencerminkan sesuatu fenomena dalam satu kurun waktu tertentu, misalnya data hasil pengisian kuisioner tentang perilaku pembelian suatu
produk komestik oleh sekelompok responden pada bulan Januari 1998 Sugiarto dan Harijono,2000.
Tujuan dari time series ini mencakup meneliti pola data yang digunakan untuk meramalkan dan melakukan ekstrapolasi ke masa mendatang. Tahapan yang
penting dalam pemilihan metode time series yang tepat yaitu membuat asumsi terhadap jenis bentuk data dan metode yang paling tepat tersebut diuji terhadap
bentuk data tersebut. Bentuk data dapoat diklasifikasikan kedalam empat jenis yaitu : horisontal atau stationer, musiman, skilis dan trend. Bentuk data horisontal
terjadi bila nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-ratanya. Bentuk data musiman terjadi bila seriesnya dipengaruhi oleh faktor musiman contoh :
bulanan, mingguan, dan tahunan. Bentuk data siklis terjadi bila data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi yang panjang seperti dihubungkan dengan siklis bisnis
Bussiness Cycle. Bentuk data trend terjadi bila penurunan dan kenaikan data yang terjadi berkepanjangan Manurung,1998.
2.2.3 Teori Produksi
Kategori