Tugas
5 –Peramalan pengguna IOS App store
STATISTIKA PENGGUNAAN IOS APP STORE
Lia Amelia
NPM. 1306076
Jurnal Statistika & Probabilitas
Sekolah
Tinggi Teknologi Garut
Jln. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia
ABSTRAK- Deret waktu
adalah rangkaian data yang berupa nilai pengamatan (pengamatan) yang diukur
selama kurun waktu tertentu, berdasarkan waktu dengan interval yang uniform
sama.. Internet merupakan akses serbaguna yang mudah difahami dan digunakan
dimanapun dan kapanpun. Perkembangan internet di Indonesia kini telah mencapai
jutaan pengguna. Sesuai dengan tujuan dari jurnal ini maka pengguna internet
akan disajika dengan metode peramalan pada tahun yang akan datang.
Kata Kunci – Peramalan pengguna IOS App store.
BAB I
PENDAHULUAN
1.
Latar
Belakang
iOS1 merupakan sistem
operasi iPhone pertama yang diluncurkan oleh Apple seiring dengan
diluncurkannya iPhone. Di generasi pertama iOS ini, fitur-fiturnya cukup minim.
Tidak ada copy paste, tidak ada App Store. Namun diperkenalkan iPhone dengan
layar sentuh resistive, telah membuat orang terpesona dengan kehadiran iPhone
dengan sistem operasi iOS1Mulai iOS2 Apple memperkenalkan App Store, sebuah
toko aplikasi online, dimana Anda bisa dengan mudah download aplikasi dan game
langsung dari iPhone dengan terlebih login menggunakan Akun iTunes/ App
Store. Fitur lain yang diperkenalkan Apple adalah Microsoft Exchange dan
tentu saja Google Map dengan fitur yang lebih disempurnakan.
2.
Rumusan Masalah
Dengan latar belakang diatas dapat dirumuskan
1.
Apa itu IOS App Store
2.
Bagaimana perkembangan pengguna IOS App Store dari tahun ke tahun.
3.
Menyajikan kedalam deret waktu.
3.
Tujuan
Dengan menggunakan deret waktu maka
dapat meramalkan perkembangan pengguna IOS App Store di tahun yang akan datang tepatnya pada tahun
2018.
BAB II
LANDASAN TEORI
1.
Deret Waktu
Deret waktu adalah kumpulan
data-data yang merupakan data historis dalam suatu periode waktu tertentu. Data
yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya data harus
memiliki periode waktu yang berurutan. Misalnya data pendownloadan software
yang dicatat antara tahun 2002-2007, maka datanya adalah penjualan tahun 2002,
tahun 2003, tahun 2004, tahun 2005, tahun 2006 dan tahun 2007.
1.
Komponen Deret Waktu
Terdapat
empat komponen deret waktu, yaitu :
·
Trend (T) adalah deret waktu yang memiliki
kecenderungan naik atau turun dalam jangka panjang yang nilainya cukup rata (smooth).
·
Siklus (C) adalah deret waktu yang berkarakteristik
nilai naik dan turun dalam satu periode yang lebih dari satu tahun.
·
Musim (S) adalah deret waktu yang memiliki pola
perubahan nilai dalam kurun waktu satu tahun. Pola ini kemudian berulang pada
tahun berikutnya.
·
Irregular (I) adalah deret waktu yang memiliki nilai naik
turun tidak beraturan dan tidak dapat diprediksi.
Sehingga
keempat komponen tersebut dapat mempengaruhi nilai data asli (Y):
Y = T x C x S x I
2.
TREND
Trend terbagi menjadi beberapa bagian :
1.
Trend
Linier
Sering
kali data deret waktu jika digambarkan ke dalam plot mendekati garis lurus.
Deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam trend linier. Persamaan trend
linier adalah sebagai berikut:
Yt = a
+ bt
Di mana
Yt menunjukkan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan a adalah nilai
intercept dari Y, artinya nilai Yt akan sama dengan a jika nilai t = 0.
Kemudian b adalah nilai slope artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai
t. Dan nilai t sendiri adalah nilai tertentu yang menunjukkan periode waktu.
Metode Least Square
Untuk menentukan nilai Yt pada trend
linier, kita dapat menggunakan metode least square. Persamaan umum least square
adalah:
Yt = a
+ bt
Dengan nilai a dan b diperoleh dari
formula:
- Trend Kuadtrik
Jika
trend linier merupakan deret waktu yang berupa garis lurus, maka trend
kuadratik merupakan deret waktu dengan data berupa garis parabola.
Persamaan
:
Dengan a, b, c sebagai berikut :
- Trend Eksponensial
Untuk mengukur sebuah deret waktu yang
mengalami kenaikan atau penurunan yang cepat
maka digunakan metode trend eksponensial. Dalam
metode ini digunakan persamaan: Y = a . bx
Tetapi dalam melakukan perhitungannya, persamaan di atas dapat diubah
dalam bentuk semi log sehingga memudahkan
untuk mencari nilai a dan b.
2.
IOS App Store
iOS1 merupakan sistem
operasi iPhone pertama yang diluncurkan oleh Apple seiring dengan
diluncurkannya iPhone. Di generasi pertama iOS ini, fitur-fiturnya cukup minim.
Tidak ada copy paste, tidak ada App Store. Tepat kemarin tanggal
6 Januari 2011, Apple™ telah
mengeluarkan sesuatu yang baru yaitu Mac App Store .Apa Mac
App Store ? mungkin bagi pengguna iPhone dan iPad sudah pernah
mendengar App Store, dan pengguna Android
sudah pernah mendengar Android Market, bahkan pengguna Ubuntu Linux sudah pernah dan
bisa mencari aplikasi secara langsung dari Ubuntu Software Center. Mac App Store, ya intinya adalah tempat untuk membeli ataupun mengunduh aplikasi
Mac OS X secara langsung layaknya pada device iOS (iPhone & iPad). Salah
satu syarat agar kita dapat menggunakan Mac App Store ini adalah dengan
mengunduh update Mac OS X 10.6.6 (link untuk pengguna Mac Intel).
Dengan menginstall update terbaru dari Apple tersebut secara tidak langsung
kita telah menginstall Mac App Store tersebut.
Berikut
data peramalan pengguna IOS App Store.
BAB III
HASIL DAN PEMBAHASAN
1.
Membuat tabel data
|
Tahun
|
Y
|
|
Jan
|
100
|
|
Feb
|
9,9
|
|
mar
|
110
|
|
aprl
|
120
|
|
mei
|
10,5
|
|
Jun
|
9,8
|
|
Jul
|
120
|
|
Agust
|
12,1
|
|
Sept
|
12,2
|
|
Oktobr
|
12,2
|
|
Nov
|
12,4
|
|
Des
|
120
|
2.
Membuat Trend
Pertama
dibuat dahulu tabel dengan komponen – komponen yang diperlukan
|
Tahun
|
y
|
X
|
xy
|
x2
|
x4
|
x2y
|
log y
|
|
jan
|
100
|
11
|
1100
|
121
|
14641
|
12100
|
2
|
|
feb
|
9,9
|
9
|
89,1
|
81
|
6561
|
801,9
|
0,995635
|
|
mar
|
110
|
7
|
770
|
49
|
2401
|
5390
|
2,041393
|
|
aprl
|
120
|
5
|
600
|
25
|
625
|
3000
|
2,079181
|
|
mei
|
10,5
|
3
|
31,5
|
9
|
81
|
94,5
|
1,021189
|
|
jun
|
9,8
|
1
|
9,8
|
1
|
1
|
9,8
|
0,991226
|
|
jul
|
120
|
-1
|
-120
|
1
|
1
|
120
|
2,079181
|
|
agust
|
12,1
|
-3
|
-36,3
|
9
|
81
|
108,9
|
1,082785
|
|
sept
|
12,2
|
-5
|
-61
|
25
|
625
|
305
|
1,08636
|
|
oktobr
|
12,2
|
-7
|
-85,4
|
49
|
2401
|
597,8
|
1,08636
|
|
nov
|
12,4
|
-9
|
-111,6
|
81
|
6561
|
1004,4
|
1,093422
|
|
des
|
120
|
-11
|
-1320
|
121
|
14641
|
14520
|
2,079181
|
|
jumlah
|
649,1
|
|
866,1
|
572
|
48620
|
38052,3
|
17,63591
|
Masukan
ke persamaan Trend Linier:
Y= a + bx
a = ∑ Y/ n
= 649,1/12 = 540.916667
b =
∑XY/∑X2
= 866,1/572=15.1416084
Y =540.916667+15.1416084x
Masukan ke persamaan Tren Kuadtrik :
Y = a +
b + cx2
a = ∑Y . ∑X4 - ∑X2Y . ∑X2
n . ∑X4 – (∑X2)2
= 38,21696
b = ∑XY
∑X2
= 1,514161
c = n . ∑X2Y - ∑X2 . ∑Y
n . ∑X4 - (∑X2)2
= 0,333036
Y = 38,21696 + 1,514161x+0,333036x2
Masukan
ke persamaan Tren Eksponensial :
Y = a x
bx
a =
antilog [∑ log Y]
n
= 58,83643
b. =
antilog [∑ X log Y]
∑X2
= 1,335602
Y = 58,83643. 1,335602^x
3.
Memilih Trend Terbaik
Memilih
Trend terbaik digunakan dengan cara memilih eror yang paling sedikit
|
y linier
|
error
|
Yk
|
ek
|
Ep
|
E
|
|
146,4
|
2152,96
|
10365
|
1,05E+08
|
2,701994
|
9466,902
|
|
122
|
12566,41
|
7027
|
49239692
|
2,289481
|
57,92
|
|
97,6
|
153,76
|
4337
|
17867529
|
1,939946
|
11676,98
|
|
73,2
|
2190,24
|
2295
|
4730625
|
1,643774
|
14008,2
|
|
48,8
|
1466,89
|
901
|
792990,3
|
1,392819
|
82,94074
|
|
24,4
|
213,16
|
155
|
21083,04
|
1,180178
|
74,30134
|
|
0
|
14400
|
57
|
3969
|
1
|
14161
|
|
-24,4
|
1332,25
|
607
|
353906
|
0,84733
|
126,6226
|
|
-48,8
|
3721
|
1805
|
3214132
|
0,717968
|
131,8371
|
|
-73,2
|
7293,16
|
3651
|
13240865
|
0,608356
|
134,3662
|
|
-97,6
|
12100
|
6145
|
37608783
|
0,515478
|
141,2419
|
|
-122
|
58564
|
9287
|
84033889
|
0,43678
|
14295,36
|
|
146,4
|
116153,8
|
|
3,16E+08
|
|
64357,67
|
Error
paling sedikit adalah dengan persamaan kuadtrik dengan perolehan nilai error 3,16e+08maka
dipilihlah rumus persamaan :
Y = 38,21696 + 1,514161x+0,333036x2
4. Menentukan Hasil
Setelah
diketahui maka memasukan data dengan memasukan nilai waktu (X) yang dimana
nilai X itu dari :
|
Tahun
|
x
|
|
jul
|
-1
|
|
agust
|
-3
|
|
sept
|
-5
|
|
oktobr
|
-7
|
|
nov
|
-9
|
|
des
|
-11
|
Masukan ke persamaan :
Y = 38,21696 + 1,514161x+0,333036x2
Y=38,21696 + 1,514161(-11)+0,333036(11)2
Y=66,98602
BAB IV
KESIMPULAN
Berdasarkan kajian, tinjauan teori yang
dimiliki, serta dari hasil analisis dan pengembangan terhadap perkembangan pengguna
ISO App Store. Dengan cara metode yang di ambil dan dipilih sehingga
menghasilkan suatu persamaan Y =38,21696 + 1,514161x+0,333036x2, sehingga dapat diperkirakan bahwa pada
tahun 2015 pengguna ISO App Store di Indonesia telah mencapai 6.6908.602Juta
pengguna ISP App Store.
Daftar Pustaka
http://sumartotib13.blogspot.com/2015/04/statistik-blogspot-gardefis.html.
http://www.belladyna.com/2013/12/apakah-ios-itu-sejarah-ios-dari
apple.html#sthash.NAAskCvl.dpuf
https://adoen86.wordpress.com/2011/01/07/mac-app-store-ulasan/
