Peramalan Banyaknya Energi Yang Di Salurkan PT.PLN (Persero) Cabang Medan Tahun 2014

(PERSERO) CABANG MEDAN TAHUN 2014

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya

SYAHRUL R SIHOTANG 102407017

PROGRAM STUDI DIPLOMA 3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

PERNYATAAN

PERAMALAN BANYAKNYA ENERGI LISTRIK YANG DISALURKAN PT.PLN(PERSERO) CABANG MEDANTAHUN 2014

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah kerja saya sendiri, kecuali kutipan dari beberapa ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2013

SYAHRUL R SIHOTANG 102407017

Segala puji dan syukur penulis ucapkan atas Kehadirat Allah SWT, yang tiada hentinya memberikan nikmat amal, insani dan ilmu, serta semangat dan kekuatan sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan sebaik-baiknya.

Dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini penulis tidak terlepas dari perhatian, bimbingan, fasilitas dan dorongan serta bantuan berbagai pihak secara langsung maupun tidak langsung, pada kesempatan ini penulis dengan segala kerendahan hati serta rasa hormat penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo, M.Si, sebagai Pembimbing yang telah memberikan bimbingan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan sebaik-baiknya.

2. Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo, M.Si dan Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si sebagai Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU yang telah memberikan dukungan penuh kepada penulis untuk menyelesaiakan penulisan Tugas Akhir ini sehingga dapat diselesaikan tepat pada waktunya. 3. Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Dra. Mardiningsih, M.Si sebagai Ketua dan

Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU yang telah mendukung proses penyelesaian Tugas Akhir ini kepada penulis sehingga dapat diselesaikan tepat pada waktunya.

4. Bapak Dr. Sutarman, M.Sc sebagai Dekan FMIPA USU yang telah memberikan izin kepada penulis untuk mengambil data pada salah satu instansi sehubungan dengan rencana judul Tugas Akhir ini.

5. Bapak/Ibu dosen Departemen Matematika dan D3 Statistika FMIPA USU yang telah banyak memberikan ilmu kepada penulis sehingga Tugas Akhir ini dapat diselesaikan tepat pada waktunya.

6. Orang Tua tercinta yang telah memberikan dukungan materi maupun moral kepada penulis.

bersifat membangun, agar dapat dimanfaatkan bagi kemajukan ilmu pengetahuan demi penyempurnaan Tugas Akhir ini.

Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih, semoga Tugas Akhir ini dapat berguna bagi pembaca dan penulis pada khususnya.

Medan, Juni 2013

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi vi

Daftar Tabel viii

Daftar Gambar ix

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 4

1.4 Tujuan dan Manfaat 4

1.4.1 Tujuan Penelitian 4

1.4.2 Manfaat Penelitian 4

1.5 Metodelogi Penelitian 5

1.6 Sistematika Penulisan 6

BAB 2 LANDASAN TEORI 8

2.1 Pengertian Peramalan 8

2.2 Jenis- Jenis Peramalan 9

2.3 Metode Peramalan 11

2.3.1 Pengertian Metode Peramalan 11

2.3.2 Jenis – Jenis Metode Peramalan 11

2.4 Metode Pemulusan (Smoothing) 12

2.5 Menghtung Kesalahan Ramalan 18

BAB 3 SEJARAH SINGKAT BADAN PUSAT STATISTIK 21

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik 21

3.2 Visi dan Misi 21

3.3 Kedudukan dan Fungsi Badan Pusat Statistik 22

3.4 Tata Kerja Badan Pusat Statistik 23

3.5 Tugas Badan Pusat Statistik 23

3.6 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 25

BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN 28

4.1 Pengumpulan Data 28

4.2 Pengolahan Data 29

4.2.1 Proses Peramalan 33

5.6 Pemrosesan Data dengan Microsoft Excel 45 5.6.1 Prosedur Perhitungan Peramalan Rata-rata Bergerak Ganda 4 5 5.6.2 Prosedur Perhitungan Kesalahan dengan Microsoft Excel 49

5.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel 51

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 52

6.1 Kesimpulan 52

6.2 Saran 53

Daftar Pustaka Lampiran

Halaman Tabel 4.1 Data Energi Listrik yang Disalurkan PT.PLN (Persero) Cabang Medan 28 Tabel 4.2 Peramalan Energi Listrik yang Disalurkan PT.PLN (Persero)

Cabang Medan 30

Tabel 4.3 Hasil Peramalan Energi Listrik yang Disalurkan PT.PLN (Persero)

Cabang Medan 36

Halaman

Gambar 4.1 Grafik Peramalan Energi yang Disalurkan PT.PLN (Persero)

Cabang Medan 31

Gambar 5.1 Tampilan saat membuka Excel pada Windows 42 Gambar 5.2 Tampilan buku kerja (workbook) yang kosong excel 43 Gambar 5.3 Tampilan saat Menyimpan File 45 Gambar 5.4 Tampilan Pemrosesan Peramalan Data pada Excel 46 Gambar 5.5 Tampilan Perhitungan Nilai Kesalahan Peramalan 49

Gambar 5.6 Data untuk pembuatan chart 49

Gambar 5.7 Memilih Jenis Chart 50

Gambar 5.8 Chart Yang Telah Dibuat 50

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Dalam bidang ekonomi, manusia berperan sebagai produsen sekaligus sebagai konsumen yang selalu berupaya memenuhi kebutuhan hidupnya melalui alat pelengkap kebutuhan yang tersedia dan beraneka ragam. Berbagai macam usaha dilakukan manusia dalam memenuhi kebutuhan hidupnya, baik melalui pemamfaatan energi dari sumber daya alam yang tersedia maupun pengolahan kembali produk-produk yang sudah lama tidak digunakan lagi agar bisa dimamfaatkan kembali.

Dilihat dari sumbernya, energi dapat di bagi menjadi 2 bagian, yaitu energi primer dan energi final. Energi primer adalah energi yang belum mengalami pengelolaan teknologi dan biasanya diperlukan sebagai bahan untuk menghasilkan energi final, misalnya: minyak bumi, gas bumi, batubara, tenaga air, panas bumi dan lain-lain. Energi final adalah energi yang siap digunakan oleh

bensin dan lain-lain), gas/LPG dan listrik yang siap dipakai. Energi listrik misalnya,kita sangat membutuhkan listrik untuk membantu aktivitas kita sehari-hari agar lebih muda kita selesaikan. Apalagi zaman sekarang yang serba listrik, hampir semua alat-alat kerja manusia menggunakan energi listrik. Sehingga ada semboyan”Listrik untuk kehidupan yang lebih baik”.

Energi listrik adalah salah satu kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan manusia khususnya pada eraglobalisasi dan modernisasi saat ini. Perkembangan teknologi semakin canggih memerlukan banyak hal yang dapat mendukung kemajuan IPTEK tesebut,salah satunya adalah energi listrik.Tanpa adanya energi listrik kehidupan manusia pasti akan sangat jauh berbeda jika dibandingkan dengan manusia pada saat sekarang ini yang sudah berkembang pesat seiring dengan berjalannya waktu.

Perkembangan kehidupan manusia yang terus meningkat sangat dipengaruhi oleh ketersediaan energi listrik,karena dalam seluruh aspek kehidupan manusia seperti keperluaan rumah tangga, dunia usaha, industri, pemerintahan, pendidikan dan lainnya sangat membutuhkan energi listrik demi berlangsungnya proses kegiatan masing-masing aspek. Sesuai dengan Abdul Kadir (1996) yang mengatakan bahwa tenaga listrik merupakan landasan bagi kehidupan modern dan ketersediaanya dalam jumlah yang memadai menjadi syarat bagi suatu masyarakat yang memiliki taraf kehidupan yang baik dan perkembangan industri yang maju.

Lembaga yang menangi listrik di Negara kita mulai dari produksi, pembelian, hingga pada penjualan energi listrik kepada masyarakat, industri dan pemerintahan adalah PLN (Perusahaan Listrik Negara). Berdasarkan uraian di atas, penulis ingin meramalkan berapa besar energi listrik yang di salurkan (dalam gigawatt) yang diperoleh PT.PLN (Persero) Cabang Medan pada tahun 2014, maka penulis memberi judul:”PERAMALAN BANYAKNYA ENERGI LISTRIK YANG DISALURKAN PT.PLN(PERSERO) CABANG MEDAN TAHUN 2014”.

1.2Rumusan Masalah

PT.PLN (Persero) Cabang Medan merupakan pusat enegi listrik ibu kota Sumatera Utara yang pertumbuhannya terus meningkat ke area modernisasi seiring dengan berjalannya waktu, kota Medan salah satu kota metropolitan di Indonesia, sebingga tingkat kebutuhannya sangat tinggi. Maka besar kemungkinan kondisi tersebut akan sangat membutuhkan energi listrik dalam kapasitas yang semakin besar pula.

Hal ini merupakan suatu tantangan dan masalah yang cukup penting bagi PT.PLN (Persero) dalam mempersiapkan dan menyediakan kapasitas energi listrik bagi para pelanggan listrik untuk masa yang akan datang, mengingat semakin bertambahnya kebutuhan masyarakat akan energi listrik jika dilihat dari jumlah banyaknya energi listrik yang disalurkan setiap tahunnya oleh karena itu, penulis ingin memproyeksikan seberapa banyaknya nilai energi listrik yang disalurkan

1.3 Batasan Maslah

Dalam penyusunan Tugas Akhir ini dibatasi pada masalah Peramalan Energi Listrik yang Disalurkan PT.PLN (Persero) Cabang Medan . Berdasarkan data tahun 2002 – 2011, dengan eksponensial Pemulusan (smoothing)ganda.

1.4Tujuan dan Manfaat

1.4.1 Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah diatas, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan banyaknya energi listrik yang disalurkan di PT.PLN (Persero) Cabang Medan tahun 2014.

1.4.2 Manfaat Penelitian

Dengan tujuan yang telah disebutkan di atas, diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:

a. Bagi Penulis

1) Sebagai penerapan ilmu dari mata kuliah yang telah diperoleh. 2) Sebagai syarat untuk menyelesaikan program studi D3 Statistika.

3) Memberi wacana, wawasan, dan pengalaman baru kepada penulis selama pembuatan Tugas Akhir (TA).

b. Bagi Jurusan

Agar dapat dijadikan sebagai acuan bagi mahasiswa serta dapat memberikan bahan refrensi bagi pihak perpustakaan sebagai bahan bacaan yang dapat menambah ilmu pengetahuan bagi pembaca.

c. Bagi Pemerintah Kota Medan

Sebagai bahan pertimbangan atau masukan dalam mengambil suatu keputusan yang tepat. Dan sebagai sumbangan dalam pemikiran.

1.5Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian adalah suatu cara yang terdiri dari langkah – langkah atau urutan kegiatan yang berfungsi sebagai pedoman umum yang digunakan untuk melaksanakan penelitian sehingga apa yang menjadi tujuan dari penelitian itu dapat terwujud.

Metode Penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut: a. Penelitian kepustakaan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh

referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir ini.

b. Penelitian lapangan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dengan meneliti, dan menulis data yang diperlukan.

Dalam hal ini penulis menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Sumatera Utara. Data sekunder adalah data yang bukan diusahakan sendiri pengumpulannya oleh peneliti, misalnya dari Ban Indonesia, majalah, internet, keterangan-keterangan atau publikasi lainnya.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari tugas akhir ini, yaitu sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada bab ini akan diuraikan latar belakang, maksud dan tujuan, identifikasi masalah, batasan masalah, metode penelitian dan landasan teori serta sistematika penulisan.

Dalam bab ini diuraikan dan dibahas mengenai pengertian-pengertian yang menyangkut masalah angkatan kerja dan hal-hal yang berkaitan dengan penulisan Tugas Akhir.

BAB 3 : GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET

Dalam bab ini penulis menguraikan sejarah singkat berdirinya Badan Pusat Statistika (BPS) Sumatera Utara.

BAB 4 : PENGOLAHAN DATA

Pada bab ini penulis menjelaskana mengenai pembahasan tentang metode penghitung jumlah wisatawan mancanegara, pengumpulan data dan meramalkan jumlah wisatawan mancanegara di Kota Medan pada tahun 2013.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Pada bab ini dijelaskan dan diperlihatkan cara penggunaan rumus-rumus yang dipakai dalam program excel.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini merupakan bab penutup yang berisi kesimpulan dari pembahasan serta saran penulis berdasarkan kesimpulan yang didapat dari pengamatan.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan

Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat didasarkan atas bermacam-macam cara, diantaranya adalah Metode Smoothing (Pemulusan), Rata-rata Bergerak Linier. Metode peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar kata yang releven pada masa lalu. Dengan kata lain metode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang bersifat objektif.

Peramalan adalah suatu untuk memperkirakan keadaan di masa yang akan datang melalui pengujian keadaan di masa lalu. Dalam kehidupan sosial segala sesuatu itu serba tidak pasti, sukar diperkirakan secara tepat. Dalam hal ini perlu diadakan peramalan. Peramalan yang dibuat selalu diupayakan agar dapat meminimumkan pengaruh ketidak pastian ini terhadap sebuah permasalahan. Dengan kata lain peramalan bertujuan mendapatkan peramalan yang bisa

meminimumkan kesalahan meramal (forecat error) yang biasanya diukur dengan mean square error, mean absolute error, dan sebagainya.

Kegunaan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan – pertimbangan yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan.

Keberhasilan dari suatu peramalan sangat ditentukan oleh:

a. Pengetahuan teknik tentang pengumpulan informasi (data) masa lalu, data ataupun informasi tersebut bersifat kuantitatif

b. Teknik dan metode yang tetap dan sesuai dengan pola data yang telah dikumpulkan.

Gambaran perkembangan pada masa lalu yang akan datang diperoleh dari hasil analisa data yang didapat dari penelitian yang telah dilakukan. Perkembangan pada masa depan merupakan perkiraan apa yang akan terjadi, sehingga dapat dikatakan bahwa peramalan selalu diperlukan di dalam penelitian. Ketepatan penelitian merupakan hal yang penting, walaupun demikian perlu diketahui bahwa sesuatu ramalan selalu ada unsur kesalahannya, sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.

2.2 Jenis- Jenis Peramalan

Berdasarkan sifatnya, peramalan dibedakan atas dua macam yaitu: a. Peramalan kualitatif

Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang instuisi, pendapat dan pengetahuan serta pengalaman penyusunnya.

b. Peramalan Kuantitatif

Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut.

Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan.

Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat kondisi berikut: a. Tersedia informasi (data) tentang masa lalu

c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut pada masa yang akan datang.

2.3 Metode Peramalan

2.3.1 Pengertian Metode Peramalan

Metode peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantitatif maupun kualitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Kegunaan metode peramalan adalah untuk memperkirakan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan demikian peramalan diharapkan dapat memberikan objektivitas yang lebih besar.

Metode peramalan memberikan urutan dan pemecahan atas pendekatan masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama atas permasalahan, maka akan didapat dasar pemikiran dan pemecahan yang argumentasinya sama.

2.3.2 Jenis- Jenis Metode Peramalan

Peramalan kuantitatif dibedakan atas :

a. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu yang merupakan deret berkala (time series). Metode peramalan termaksuk dalam jenis ini adalah: 1. Metode pemulusan (smoothing)

2. Metode box Jenkins

3. Metode proyeksi trend dengan regresi

b. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktunya disebut dengan metode korelasi atau sebab akibat (metode causal). Metode peramalan yang termasuk dalam jenis ini adalah: 1. Metode Regresi dan Korelasi

2. Metode Ekonometri 3. Metode Input Output

1.7 Metode Pemulusan (Smoothing)

Metode Pemulusan (Smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data masa lalu yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode.

Smoothing dilakukan dengan dua cara yaitu Moving Average atau Exponential Smoothing.

2.4.1 Rata-rata bergerak (Moving Average)

Dengan moving averages (rata-rata bergerak) ini dilakukan peramalan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan, karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagai ramalan.

2.4.1.1Rata – rata Bergerak Tunggal (Single Moving Averages)

Menetukan ramalan dengan metode single moving averages cukup mudah dilakukan. Bila akan menerapkan 4 bulan rata-rata bergerak maka ramalan pada bulan Mei dihitung sebesar rata-rata dari 4 bulan sebelumnya, yaitu bulan Januari, Februari, Maret, April. Persamaan Matematis dari teknik ini adalah :

F t+1 =

T

X X

X₁+ ₂ +...+ _T

Keterangan :

Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t + 1 X

Metode single moving average memiliki karakteristik khusus, yaitu:

a) Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selam jangka waktu tertentu.

b) Semakin panjang jangka waktu moving averages, efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin halus. Artinya pada moving averages yang jangka waktunya lebih panjang, perbedaan ramalan terkecil dengan ramalan terbesar menjadi lebih kecil.

2.4.1.2Rata – rata Bergerak Ganda (Double Moving Averages)

Menentukan ramalan dengan metode double moving averages sedikit lebih sulit dibandingkan dengan single moving averages. Ada beberapa langkah dalam menentukan ramalan dengan metode double moving averages, antara lain sebagai berikut :

a) Menghitung moving average/ rata-rata bergerak pertama, diberi simbol S’t,

dihitung dari data historis yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir moving average pertama.

b) Menghitung moving average/rata-rata bergerak kedua, diberi simbol S’’t,

dihitung dari rata-rata bergerak kedua. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir moving average kedua.

c) Menentukan besarnya nilai αt (Konstanta)

) (

'_t 't "t t =S + S −S

α

d) Menentukan besarnya nilai bt (slope)

bt =

(

)

" ' 1 2

t t S S

N − −

e) Menentukan besarnya forecast Ft+m = αt + bt(m)

m adalah jangka waktu forecast kedepan.

2.4.2 Exponential Smoothing

Metode exponential smoothing merupakan pengembangan dari metode moving averages. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar.

Dua metode dalan exponential smoothing diantaranya single exponential smoothing dan double exponential smoothing.

2.4.2.1Single Exponential Smoothing

Metode ini adalah pengembangan dari metode moving average (MA) menggunakan rumus sebagai berikut:

F t+1 =

T

X X

Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t + 1 X

T : Nilai riil periode ke t

T : jangka waktu rata-rata bergerak.

Metode moving average memang mudah menghitungnya akan tetapi metode ini memberikan bobot yang sama pada setiap data. Untuk mengatasi hal ini maka digunakan metode single exponential smoothing. Pada metode single exponential smoothing bobot yang diberikan pada data yang ada adalah sebesar α untuk data yang terbaru, α(1-α) untuk data yang lama, α(1-α)

2

untuk data yang

lebih lama, dan seterusnya. Besarnya α adalah antara 0 dan 1. Semakin mendekati

1 berarti data terbaru lebih diperhatikan. Secara matematis besarnya Peramalan adalah:

Ft+1 = α Xt + (1 – α) Ft

Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t+1

X

t : Nilai riil periode ke t

F

t : Ramalan untuk periode ke t

Dari persamaan di atas besarnya peramalan periode yang akan datang dijelaskan sebagai berikut:

Ft+1 = α Xt + (1-α) Ft

Ft+1 = α Xt + Ft - α Ft

Ft+1 = Ft+ α (Xt– Ft)

Secara sederhana :

dengan et adalah kesalahan ramalan (nilai sebenarnya dikurangi ramalan) untuk

periode t.

Dengan demikian dapat dikatakan bahwa peramalan pada periode yang akan datang adalah ramalan sebelumnya ditambah α (alpha) dikalikan dengan kesalahan ramalan periode sebelumnya. Dalam melakukan peramalan dengan

menggunakan metode single exponential smoothing (SES), besarnya α ditentukan secara trial dan error sampai diketemukan α yang menghasilkan forecast error

terkecil. Metode ini lebih cocok digunakan untuk meramal data-data yang fluktuatif secara random (tidak teratur).

2.4.2.2Double Exponential Smoothing

Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan besarnya alpha secara trial dan error. Sedangkan tahap-tahap dalam menentukan ramalan adalah sebagai berikut :

a) Menentukan Smoothing pertama ( t S' )

t

S' = αX_t +(1−α)S't−1 b) Menentukan Smoothing kedua (

t S '' )

t S" ₌

1 " ' ) 1 ( − − + t t S S α α

c) Menentukan besarnya konstanta (αt)

αt = S't +(S't −S"t) = 2S't −S"t

e) Menentukan besarnya forecast (Ft+m)

Ft+m = αt + btm,

dengan m adalah jumlah periode ke depan yang diramalkan.

2.5 Menghitung Kesalahan Ramalan

Hasil proyeksi yang akurat adalah forecast yang bisa meminimalkan kesalahan meramal (forecast error). Besarnya forecast error dihitung dengan mengurangi data riil dengan besarnya ramalan.

Error (E) = Xi - Fi

Keterangan : X

i = data riil periode ke-i

F

i = ramalan periode ke-i

Dalam menghitung forecast error digunakan:

a. Percentage Error (PE)

Percentage Error merupakan Kesalahan persentase dari suatu peramalan,

PE = x100

X F X t t t     − dengan :

xt = nilai data ke periode ke-t

ft = nilai ramalan periode ke-t

b. Absolute Percentage Error (APE)

Absolute Percentage Error adalah kesalahan persentase absolut.

��� =���− ��

�� � � 100

c. Mean Percentage Error

Mean Percentage Error adalah persentase rata-rata kesalahan absolut.

MPE = n x X F X t t t 100

∑

_ − _ n PE MPE n i

∑

₌ = 1

d. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

Mean Absolute Percentage Error merupakan nilai tengah kesalahan persentase absolute dari suatu peramalan.

MAPE = n x APE 100

∑

n APE MPE n i

∑

₌ = 1

BAB 3

BADAN PUSAT STATISTIK (BPS)

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik (BPS)

Seiring dengan adanya perkembangan jaman, khususnya pada pemerintahan Orde Baru, untuk memenuhi kebutuhan dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan, mutlak dibutuhkan data statistik. Untuk mendapatkan data secara tepat dan akurat, salah satu unsurnya adalah pembenahan organisasi BPS.

Dalam masa Orde Baru ini, BPS telah mangalami empat kali perubahan struktur organisasi :

1. Peraturan Pemerintah No. 16 Tahun 1980 tentang organisasi BPS 2. Peraturan Pemerintah No. 6 Tahun 1980 tentang organisasi BPS

3. Peraturan Pemerintah No. 2 Tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi, susunan dan tata kerja BPS

4. Undang-undang No. 16 Tahun 1997 tentang statistik 5. Keputusan Presiden RI No. 86 Tahun 1998 tentang BPS

6. Keputusan Kepala BPS N0. 100 Tahun 1998 tentang organisasi dan data kerja BPS

Tahun 1968, ditetapkan peraturan pemerintah No. 16 tahun 1968 yaitu yang mengatur organisasi dan data kerja di pusat dan daerah. Tahun 1980, peraturan pemerintah No. 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti peraturan pemerintah No. 16 tahun 1968. Berdasarkan peraturan pemerintah No. 6 tahun 1980 di tiap propinsi terdapat perwakilan BPS dengan nama kantor statistik propinsi dan di Kabupaten atau Kotamadya terdapat cabang perwakilan BPS dengan nama kantor statistik Kabupaten atau Kotamadya. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti UU No. 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juli 1998 dengan keputusan Presiden RI No. 89 tahun 1998, ditetapkan BPS sekaligus mengatur tata kerja dan struktur organisasi BPS yang baru.

3.2 Visi dan Misi

Adapun visi Badan Pusat Statistik adalah menjadi sumber informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.

Sedangkan misi Badan Pusat Statistik adalah untuk menjunjung pembangunan nasional BPS mengembangkan misi mangarahkan pembangunan statistik pada menyediaan data ststistik yang handal dan bermutu, efektif dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaaan statistik dan

3.3 Kedudukan dan Fungsi Badan Pusat Statistik

Badan Pusat Statistik sebagai lembaga pemerintah non departemen yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada Presiden (Keppres No. 86 tahun 1998), dalam malaksanakan tugasnya berdasarkan beberapa ketentuan perundangan : 1. UU No. 16 tentang statistik

2. Keputusan Presiden No. 86 tahun 1998 tentang BPS

3. Peraturan Pemerintah No. 51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik

Berdasarkan keputusan Presiden No. 86 tahun 1998 dalam menyelenggarakan statistik dasar melaksanakan koordinasi dan kerjasama serta mengembangkan dan membina statistik sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Fungsi yang diselenggarakan Badan Pusat Statistik adalah :

1. Perumusan kebijaksanaan perencanaan, pengumpulan, pengolahan, penyajian data, dan analisis di bidang statistik produksi dan kependudukan serta bidang statistik distribusi dan meraca nasional.

2. Pembinaan dan pelaksanaan koordinasi kegiatan statistik dengan departemen dan instansi lainnya dalam mengembangkan berbagai jenis statistik yang diperlukan, serta pelaksanaan kerjasama di bidang statistik dengan lembaga/organisasi lain baik di dalam maupun di luar negeri.

3. Penyajian data kepada pemerintah dan masyarakat dari hasil kegiatan statistik produksi dan kependudukan serta statistik distribusi dan neraca nasional secara berkala baik dari hasil penelitian sendiri maupun dari data sekunder.

4. Penyebarluasan statistik melalui berbagai cara baik langsung maupun tidak langsung.

5. Pengelolaan keuangan, kepegawaian dan organisasi, perlengkapan dan perbekalan serta memberikan pelayanan administrasi di lingkungan BPS.

3.4 Tata Kerja Badan Pusat Statistik

Para deputi wajib melaksanakan koordinasi dan kerjasama teknis statistik di dalam dan di luar negeri sesuai dengan bidang tugas masing-masing dan harus melaporkan kepada Kepala BPS. Dalam melaksanakan tugasnya wajib menerapkan prinsip koordinasi, integrasi, sinkronisasi dan signifikasi, baik dalam lingkungan masing- masing antara aturan unit organisasi di lingkungan BPS maupun dengan instansi lainnya di luar BPS sesuai bidang masing-masing.

3.5 Tugas Badan Pusat Statistik

Menurut keputusan Presiden RI No. 6 tahun 1992 tugas BPS adalah :

1. Melakukan kegiatan statistik yang ditugaskan kepadanya oleh pemerintah, antara lain di bidang pertanian, agraria, pertambangan, perindustrian, perhubungan, perdagangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan nasional, pendidikan dan keagamaan.

2. Atas nama pemerintah melaksanakan koordinasi di lapangan kegiatan statistik dari segenap instansi pemerintah baik di pusat maupun di daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam panggunaan definisi, klasifikasi dan lain-lain.

3. Mengadakan segala daya agar masyarakat menyadari akan tujuan dan kegunaan statistik.

Berdasarkan Keppres ini Kepala berada di bawah dan bertanggungjawab langsung kepada Presiden serta mempunyai tugas :

1. Memimpin BPS sesuai dengan tugas dan fungsi BPS serta membina aparatur BPS agar berdaya guna dan berhasilguna.

2. Menentukan kebijakan teknis pelaksanaan di bidang statistik yang secara fungsional menjadi tanggungjawabnya sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku serta kebijakan umum yang telah ditetapkan oleh pemerintah.

3. Membina dan melaksanakan koordinasi dengan departemen dan instansi lainnya dalam mengembangkan berbagai jenis ststistik yang diperlukan, serta malaksanakan kerjasama di bidang ststistik dengan lembaga/organisasi lain baik di dalam maupun di luar negeri.

Wakil Kepala BPS berada di bawah dan bertanggungjawab langsung kepada Kepala BPS serta mempunyai tugas :

1. Membantu Kepala BPS dalam membina dan mengembangkan administrasi BPS agar berdaya guna dan berhasilguna.

2. Membantu Kepala BPS dalam mengkoordinasikan tugas-tugas Deputi, Pusat Pendidikan dan Pelatihan Statistik dan Perwakilan di daerah.

3. Mewakili Kepala BPS dalam hal Kepala BPS berhalangan.

Deputi administrasi mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan pengelolaan keuangan, kepegawaian dan organisasi, perlengkapan dan perbekalan, pengendalian, serta memberikan pelayanan administrasi di lingkungan BPS.

Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik adalah unsur pelaksanaan sebagian tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan kegiatan perencanaan program dan metodologi statistik, pengolahan hasil sensus, survey dan data sekunder serta analisis dan pengembangan statistik.

Deputi Statistik Produksi dan Kependudukan adalah unsur pelaksana sebgian tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan kegiatan statistik pertanian, industri, konstruksi, pertambangan dan energi, kesejahteraan rakyat, serta statistik demografi dan ketenagakerjaan.

Deputi Statistik Pruduksi dan Neraca Nasional adalah unsur pelaksana sebagian tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan kegiatan statistik harga dan keuangan, perdagangan dan jasa, serta neraca nasional.

3.6 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

Struktur organisasi BPS dipimpin oleh seorang kepala dibantu oleh bagian tata usaha. Tata usaha terdri dari :

1. Sub bagian urusan dalam

2. Sub bagian perlengkapan dan perbekalan

3. Sub bagian keuangan

Uraian tugas bagian Tata Usaha :

1. Menyusun program kerja tahunan bagian

2. Mengatur dan melaksanakan perhimpunan dan penyusunan program kerja tahunan, baik rutin maupn program kantor BPS Propinsi dan penyimpanannya ke BPS

3. Mengatur dan malaksanakan urusan dalam yang meliputi surat-menyurat, pengadaan dan percetakan arsip, rumah tangga, pemeliharaan gedung, keamanan dan ketertiban lingkungan, serta perjalanan dalam dan luar negeri. 4. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan perbekalan yang meliputi

penyusunan rencana kebutuhan, penyaluran dan pengemasan, penyimpanan pergudangan, inventaris, penghapusan, serta pemeliharaan peralatan dan perlengkapan.

5. Mengatur dan melaksanakan urusan keuangan yang meliputi tata usaha keuangan, perbendaharaan verifikasi dan pembukuan.

Organisasi BPS berdasarkan Keppres RI No. 6 tahun 1992 terdiri atas : 1. Kepala

2. Wakil Kepala 3. Deputi Administrasi

4. Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik 5. Deputi Statistik Produksi dan Kependudukan 6. Deputi Statistik Produksi dan Neraca Nasional 7. Pusat Pendidikan dan Pelatihan Statistik 8. Perwakilan BPS di Daerah

9. Unit Pelaksanaan Teknis

Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik (PAS) mengkoordinir tiga biro, yakni : 1. Biro Perencanaan dan Pengendalian

2. Biro Pengolahan dan Penyajian 3. Biro Analisa dan Pengembangan

Deputi Pembinaan Statistik mengkoordinir empat biro, yakni :

1. Biro Statistik dan Industri 2. Biro Statistik Distribusi

3. Biro Statistik Sosial dan Kependudukan 4. Biro Statistik Neraca Nasional

BAB 4

PENGOLAHAN DATA

4.1Pengumpulan Data

Pengambilan data dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara, data yang diambil adalah data jumlah energy yang disalurkan PT.PLN(Persero) cabang Medan mulai dari tahun 2002-2011

Tabel 4.1 Nilai Penyaluran Energi Listrik PT.PLN (Persero) Cabang Medan (dalam Giga Watt) Tahun 2002-2011

Periode Tahun Nilai Penyaluran

(dalam Giga Watt)

1 2002 2770,73

2 2003 2489,99

3 2004 2342,78

4 2005 2466,32

5 2006 2549,23

6 2007 2686,76

7 2008 2934,73

8 2009 3015,46

9 2010 3317,40

10 2011 3531,34

4.2 Pengolahan Data

Untuk mengolah data di atas, untuk memperoleh nilai m periode kedepan sebagai perbandingan terhadap data tahun sebelumnya. Dalam hal ini digunakan data jumlah wisatawan mancanegara yang diperoleh dari BPS Sumatera Utara. Adapun data yang diambil adalah jumlah data energy yang disalurkan PT.PLN (Persero cabang Medan dari tahun 2002 sampai 2011 dengan M dan N adalah periode.

Pengolahan ini bertujuan untuk mendapatkan nilai peramalan 2 periode kedepan dari periode terakhir data yang diperoleh, sehingga data tersebut dapat ditabulasikan ke dalam tabel 4.2 berikut.

Tabel 4.2 Ramalan energy listrik yang disalurkan PT.PLN (Persero) cabang Medan

Tahun Periode Nilai Penyaluran Rata Bergerak Tunggal Rata Bergerak Ganda

2002 1 2770,73

2003 2 2489,99 2770,73

2004 3 2342,78 2574,212 2770,73

2005 4 2466,32 2412,2096 2633,1674

2006 5 2549,23 2450,08688 2478,49694

2007 6 2686,76 2519,487064 2458,609898

2008 7 2934,73 2636,578119 2501,223914

2009 8 3015,46 2845,284436 2595,971858

2010 9 3317,4 2964,407331 2770,490662

2011 10 3531,34 3211,502199 2906,23233

11 12 13

Beda Kesalahan Nilai a Nilai b Peramalan

-196,518 2377,694 -393,036

-220,9578 2191,2518 -441,916 1984,658

-28,41006 2421,67682 -56,8201 1749,3362

60,877166 2580,36423 121,7543 2364,8567

135,354205 2771,932324 270,7084 2702,118562 249,3125781 3094,597014 498,6252 3042,640734 193,9166684 3158,323999 387,8333 3593,22217 305,269869 3516,772068 610,5397 3546,157336

4127,311806 4737,851544 5348,391282

1. Kolom 4 merupakan rata – rata 2 tahun terakhir dari data Xt pada kolom 3,

kemudian dimasukkan pada kolom 4 pada tahun terakhir, dihitung dengan menggunakan rumus :

�′_� = �� +��−1+��−2+ … +��−�+1

�

2. Kolom 5 adalah rata – rata 2 tahun terakhir dari kolom 4 (S’t), kemudian

dimasukkan pada kolom 5 pada tahun terakhir. Dihitung dengan menggunakan rumus :

�"_� = ��+��−1+��−2 + … +��−�+1

�

3. Kolom 6 adalah selisih rata – rata bergerak yaitu rata – rata bergerak pertama dikurangi rata – rata bergerak kedua. Dihitung dengan rumus :

t t S S' − "

4. Kolom 7 adalah a (konstanta) untuk persamaan peramalan yang akan dibuat. Dapat dihitung dengan rumus :

�� =��′ +���′ − ��"�= 2S't−S"t

Tiap pergantian tahun peramalan, nilai a selalu berubah.

5. Kolom 8 adalah b (slope) unuk persamaan peramalan. Dapat dihitung dengan rumus :

�� =

2(�_�′ − ��")

� −1

v = jangka waktu moving average

6. Kolom 9 adalah ramalan yang dihitung dengan rumus :

4.2.1 Proses Peramalan

a. Ramalan untuk periode 10

Untuk rata – rata bergerak pertama :

�9′ =

�9+�8

2

=3317,40+3015,46

2

= 2964,407331

Untuk rata – rata bergerak kedua :

�9" =

�9′ +�8′

2

= 2964,407331 +2845,284436

2

= 2770,4910662

Untuk nilai a :

�9 = 2�9′ − �9"

= (2 � 2964,407331)−2770,4910662 = 3158,324

Untuk nilai b :

�9 =

2(�₉′ − �₉")

2−1

=2(2964,407331−2770,4910662)

Untuk nilai ramalan

�9+1 = �9+�9(1)

= 3158,324 + 387,8333 (1)

�9+1 = 3546,15734

b. Ramalan untuk periode 11

Untuk rata – rata bergerak pertama :

�10′ =

�10+�9

2

= 3531,34+3317,40

2

= 3211,502199

Untuk rata – rata bergerak kedua :

�10′′ =

�10′ +�9′

2

=3211,502199+2964,407331

2

= 2906,23233

Untuk nilai a :

�10 = 2�10′ − �10"

= (2 � 3211,502199)−2964,407331 = 3516,772

Untuk nilai b :

�10 =

2(�10′ − �10" )

2−1

=2(3211,502199−2906,23233)

2−1

= 610,5397

Untuk nilai ramalan

�10+1 =�10+�10(1)

= 3516,772 + 610,5397 (1)

�10+1 = 3546,15734

Untuk mengetahui peramalan periode 11, 12 dan 13 maka digunakan persamaan sebagai berikut:

��+� = ��+��(�)

�10+1 =�10+�10(1)

= 3516,772 + 610,5397 (1)

�11+1 = 4127,31181

Nilai at dan bt didapat dari periode 10

c. Ramalan untuk periode 12 �₁₀₊₂ = �₁₀ +�₁₀(2)

= 3516,772 + 610,5397 (2)

d. Ramalan untuk periode ke 13 �₁₀₊₃ = �₁₀ +�₁₀(3)

= 3516,772 + 610,5397 =5348,39128

Setelah angka – angka peramalan m periode kedepan diperoleh sebanyak 3 (dua) tahun kedepan, maka selanjutnya nilai peramalan yang diperoleh akan ditabulasikan dalam tabel khusus yaitu :

Tabel 4.3 Hasil Peramalan Nilai Energi Listrik yang Disalurkan PT.PLN (Persero) Cabang Medan

No. Tahun Nilai Peramalan

1. 2013 4737,85154

2. 2014 5348,39128

Dari nilai – nilai peramalan pada tabel 4.3 di atas dapat dijelaskan bahwa pada tahun 2013 dan 2014 akan terjadi peningkatan nilai energi listrik yang disalurkan PT.PLN (Persero) Cabang Medan. Nilai peramalan tersebut dapat dikatakan meningkat secara linier, disebabkan hasil peramalan tersebut tergantung nilai at dan bt

Untuk Mengetahui nilai kesalahan dari peramalan dapat dilihat dalam tabel 4.4 berikut:

Tabel 4.4 Nilai Kesalahan Periode Tahun Nilai

Penyaluran (Xi) Ramalan (Fi) Kesalahan (Xi-Fi) Kesalahan Persentasi (PE) Kesalahan Absolut

1 2002 2770,73

2 2003 2489,99

3 2004 2342,78

4 2005 2466,32 2702,11856 235,7986 8,726432856 -8,726432856 5 2006 2549,23 3042,64073 493,4107 16,21652956 -16,21652956 6 2007 2686,76 3593,22217 906,4622 25,22700037 -25,22700037 7 2008 2934,73 3546,15734 611,4273 17,24196864 -17,24196864 8 2009 3015,46 4127,31181 1111,852 26,93888561 -26,93888561 9 2010 3317,4 4737,85154 1420,452 29,98092133 -29,98092133 10 2011 3531,34 5348,39128 1817,051 33,97379112 -33,97379112

Keterangan dari tabel 4.4 di atas dapat dijelaskan sebagai berikut : a. Nilai Kesalahan: �_� = �_� − �_�

b. Kesalahan yang dihitung secara persentase: �� = ���−��

�� � � 100 c. Nilai Kesalahan persentase absolut: ���= ���_�−��

� � � 100

Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 11 yang telah dihitung pada tabel diatas:

a. Kesalahan

�10 =�10 − �10

= 3531,34 – 5348,39128 = 1817,051

b. Kesalahan persentase

�� = ��10− �10

�10 � �

100

=�3531,34−5348,39128

3531,34 � � 100

= −33,9739112

c. Kesalahan persentase absolut

��� =��10 − �10

�10 � �

100

=�3531,34−5348,39128

3531,34 � � 100

= 33,9739112

Berdasarkan hasil penjumlahan nilai PE (Percentage Error) dan APE (Absolute Percentage Error) maka diperoleh nilai sebagai berikut :

a. Mean Percentage Error

n x X F X MPE t t t 100

∑

_ − _ = 7 10 4

∑

₌ = i PE MPE

���= −33,97379112

b. Mean Absolute Percentage Error

n x X

F X

MPE t

t t

∑

_ − _

=

100

7

10 1

∑

₌

= i APE MAPE

���� =33,97379112

7 MAPE = 4,853399

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah langkah-langkah atau prosedur-prosedur yang dilakukan dalam menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui, untuk menginstal, menguji dan memulai sistem baru yang diperbaiki.

5.2 Tujuan Implementasi Sistem

Adapun tujuan dari implementasi sistem ini adalah sebagai berikut : 1. Menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui sebelumnya.

2. Memastikan bahwa pemakai (user) dapat mengoperasikan sistem baru. 3. Menguji apakah sistem baru tersebut sesuai dengan pemakai.

5.3 Pengertian Microsoft Excel

Microsoft excel adalah generasi porpose electronic spreadsheet yang dapat digunakan untuk mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data serta mempresentasikan ke dalam grafik atau diagram. Microsoft excel dapat membantu penyelesaian tugas-tugas dari penyiapan invoice sederhana atau budget, pembuatan grafik 3 dimensi sampai mengatur buku besar akuntansi untuk sebuah perusahaan tingkat menengah.

5.4 Struktur Microsoft Excel

Tampilan microsoft excel berupa bentuk standart dari menu bar, toolbar, formula bar, status badan sebuah buku kerja (workbook) baru. Workbook memuat minimum (1) atau maksimum (225) worksheet (kertas kerja) jumlah worksheet dalam keadaan default ada (3) dan worksheet yang aktif bernama “sheet 1” alamat sel kiri atas dan alamat sel kanan bawah. Sedangkan “pointer” adalah penunjuk sel yang aktif.

5.5 Pengoperasian Microsoft Excel

Cara mengaktifkan microsoft excel sama dengan pengaktifan program-program aplikasi lainnya yang ada dalam Microsoft Office yaitu :

2. Bawa pointer mouse ke program folder, kemudian

3. Klik ikon Microsoft Office kemudian pilh Microsoft Excel untuk memulai program.

Gambar 5.1 Tampilan saat membuka Excel pada windows

Selanjutnya Excel akan menampilkan buku kerja (workbook) yang kosong

tersusun atas sel-sel yang terbentuk dalam baris dan kolom. Sebuah lembar kerja (worksheet) dapat memuat 65536 baris dan 256 kolom (kolom A-IV), sedangkan satu sel dapat memuat 32000 karakter.

Sel aktif memiliki border gelap disekelilingnya dan alamat sel aktif ditampilkan pada kotak di atas tepi kiri lembar kerja. Sewaktu mengetik teks atau rumus, karakter akan terlihat pada formula bar. Tanda + (plus) yang terlihat pada lembar kerja menandakan keberadaan mouse.

Untuk mengetik rumus maka dimulai dengan tanda “=” (sama dengan menjumlahkan). Misalnya, “ =sum (range) “ digunakan untuk menjumlahkan range tertentu nilai yang dihasilkan apabila rangkaian nilai dalam rumus tertentu.

4. Memasukkan data ke lembar kerja dengan langkah sebagai berikut : a. Tempatkan penunjuk sel pada sel tempat yang diinginkan. b. Ketik data yang akan dimasukkan.

c. Untuk mengakhiri tekan enter atau tanda panah pada keyboard, untuk berpindah sel yaitu dengan menggerakkan mouse ke sel yang diinginkan. 5. Menyimpan Data

Setelah lembar kerja diisi dalam Microsoft Excel disimpan dengan nama file “Peramalan”. Adapun langkah-langkah dalam menyimpan lembar kerja adalah sebagai berikut :

a. Ketik file b. Save as data

Eksitensi penyimpan data akan tersimpan secara otomatis sehingga nama file data akan bertambah menjadi Microsoft Excel-peramalan .

Gambar 5.3 Tampilan saat Menyimpan File

5.6 Pemrosesan Data Dengan Excel

1. Langkah Perhitungan kolom D a. Klik sel D4.

b. Ketiklah rumus “=(C3+C4)/2”. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel D5 sampai D12) arahkan pointer ke ujung bawah sel D4 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel D12, kemudian lepaskan tombol mouse.

2. Langkah Perhitungan kolom E a. Klik sel E5.

b. Ketiklah rumus “=(D4+D5)/2”. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel E6 sampai E12) arahkan pointer ke ujung bawah sel E5 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel E12, kemudian lepaskan tombol mouse.

3. Langkah Perhitungan kolom F a. Klik sel F5.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel F6 sampai F12) arahkan pointer ke ujung bawah sel F5 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel F12, kemudian lepaskan tombol mouse.

4. Langkah Perhitungan kolom G a. Klik sel G5.

b. Ketiklah rumus “=(2*D5)-E5”. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G6 sampai G12) arahkan pointer ke ujung bawah sel G5 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel G12, kemudian lepaskan tombol mouse.

5. Langkah Perhitungan kolom H a. Klik sel H5.

b. Ketiklah rumus “=((2/(2-1))*(D5-E5))”. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel H6 sampai H12) arahkan pointer ke ujung bawah sel H5 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel H12, kemudian lepaskan tombol mouse.

c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel I7 sampai I13) arahkan pointer ke ujung bawah sel I6 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel I13, kemudian lepaskan tombol mouse.

e. Untuk mengetahui nilai sel I14 adalah dengan cara : 1. Klik sel I14.

2. Ketiklah rumus “=G12+(H12*2)”. 3. Klik enter.

f. Untuk mengetahui nilai sel I15 adalah dengan cara: 1. Klik sel I15

2. Ketiklah rumus “=G12+(H12*3)” 3. Klik enter

5.6.2 Prosedur Perhitungan Kesalahan dengan Microsoft Excel.

1. Langkah perhitungan pada kolom D telah dijelaskan pada prosedur perhitungan peramalan diatas.

2. Langkah Perhitungan kolom E a. Klik sel E6.

b. Ketiklah rumus “=C6-D6”. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel E7 sampai E12) arahkan pointer ke ujung bawah sel E7 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel E12, kemudian lepaskan tombol mouse.

3. Langkah Perhitungan kolom F a. Klik sel F6.

b. Ketiklah rumus “=(((C6-D6)/C6)*100)”. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel F7 sampai F12) arahkan pointer ke ujung bawah sel F6 hingga berubah menjadi lambing (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel F12, kemudian lepaskan tombol mouse.

4. Langkah Perhitungan kolom G a. Klik sel G6.

b. Ketiklah rumus “=IF(F6>=0;F6*(-1);F6*1)”. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G7 sampai G12) arahkan pointer ke ujung bawah sel G6 hingga berubah menjadi lambang (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel G12, kemudian lepaskan tombol mouse.

5.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel

Langkah-langkah membuat grafik :

1. Buat dan seleksi data yang akan dijadikan sumber pembuatan grafik

Gambar 5.6 Data untuk pembuatan chart

2. Pada ribbon insert, klik tombol line, sehingga akan muncul beberapa jenis chart. Misalkan memilih line, seperti yang diperlihatkan pada gambar berikutt:

Gambar 5.7 Memilih Jenis Chart Secara otomatis, chart sudah terbentuk seperti gambar berikut :

Gambar 5.8 Chart Yang Telah Dibuat

3. Jika layout yang sudah dibuat masih kurang memuaskan, maka dapat mengubahnya dengan cara mengaktifkan terlebih dahulu chart yang akan diubah layout – nya, kemudian klik Quick Layout, yang terdapat pada charts Layout (Ribbon Design), dan atur sesuai keinginan pengguna.

Gambar 5.9 Chart Yang Telah Diatur

Grafik yang terbentuk berhubungan langsung dengan data pada worksheet, artinya jika terjadi perubahan pada data, secara otomatis grafik akan barubah sesuai dengan perubahan data tersebut.

Setelah selesai bekerja dengan excel dan ingin keluar dari excel klik tombol (X) yang berada di pojok kanan atas Excel atau bisa juga dengan menekan tombol Quick Access Button > Close.

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian dan pembahasan di atas dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari pengolahan data tersebut dihasilkan hasil peramalan energi listrik yang disalurkan untuk periode berikutnya.

No. Tahun Nilai Peramalan

1. 2013 4737,851544

2. 2014 5348,391282

Dari tabel hasil peramalan di atas terlihat bahwa peningkatan nilai energi listrik yang disalurkan PT.PLN (Persero) hingga tahun 2014.

2. Berdasarkan nilai peramalan penyaluran energi listik yang diperoleh dari hasil pengolahan data, maka dapat disimpulkan bahwa penyaluran energi listrik PT.PLN (Persero) Cabang Medan terus meningkat dari tahun ke tahun, maka

yang sumber listriknya berasal dari PT.PLN (Persero)Cabang Medan sangat meningkat.

6.2 Saran

Diharapkan kepada masyarakat dan para pembaca untuk lebih hemat dalam pemakaian energi listrik dilihat dari semakin berkembangnya zaman sekarang pemakaian listrik semakin meningkat tetapi kapasitas daya listrik yang tersedia terbatas maka nantinya tidak sering terjadi pemadaman listrik.

DAFTAR PUSTAKA

Algifari.1997.Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi. Yogyakarta : BPFE Arga W, Ir. 1985. Analisa Runtun Waktu Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: BPFE. Arifin, Johar. 2008. Statistik Bisnis Terapan dengan Microsoft Excel 2007. Cetakan Pertama. Jakarta : Alex Media Komputindo

Assauri, Sofian. 1984. Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta : Fakultas Ekonomi UI Hakim Abdul. 2002. Statistik induktif untuk Ekonomi dan Bisnis. Yogyakarta : Ekonisia.

Hasan, Iqbal.1999. Pokok-pokok Materi Statistika I. Jakarta : Bumi Aksara

Kustituanto, Bambang. 1984. Statistik Analisa runtut Waktu dan Regresi korelasi. Edisi Pertama. Yogyakarta : BPFE

Makridakis,S.1993. Metode dan Aplikasi Peramalan.Edisi Ke-1.Jakarta: Erlangga. Sudjana, Prof.DR.M.A.,M.Sc. 1992. Metode Statistika. Bandung. Edisi ke-6: Tarsito Tosin, Rijanto. 1999. Microsoft Excel 2000, Kilat 24 Jurus, edisi ke – 1. Jakarta: Dinastindo.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G7 sampai G12) arahkan pointer ke ujung bawah sel G6 hingga berubah menjadi lambang (+). Draglah mouse ke bawah sampai sel G12, kemudian lepaskan tombol mouse.

5.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel

Langkah-langkah membuat grafik :

1. Buat dan seleksi data yang akan dijadikan sumber pembuatan grafik

Gambar 5.6 Data untuk pembuatan chart

2. Pada ribbon insert, klik tombol line, sehingga akan muncul beberapa jenis chart. Misalkan memilih line, seperti yang diperlihatkan pada gambar berikutt:

Gambar 5.7 Memilih Jenis Chart Secara otomatis, chart sudah terbentuk seperti gambar berikut :

Gambar 5.8 Chart Yang Telah Dibuat

3. Jika layout yang sudah dibuat masih kurang memuaskan, maka dapat mengubahnya dengan cara mengaktifkan terlebih dahulu chart yang akan diubah layout – nya, kemudian klik Quick Layout, yang terdapat pada charts Layout

Gambar 5.9 Chart Yang Telah Diatur

Grafik yang terbentuk berhubungan langsung dengan data pada worksheet, artinya jika terjadi perubahan pada data, secara otomatis grafik akan barubah sesuai dengan perubahan data tersebut.

Setelah selesai bekerja dengan excel dan ingin keluar dari excel klik tombol (X) yang berada di pojok kanan atas Excel atau bisa juga dengan menekan tombol Quick Access Button > Close.

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian dan pembahasan di atas dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari pengolahan data tersebut dihasilkan hasil peramalan energi listrik yang disalurkan untuk periode berikutnya.

No. Tahun Nilai Peramalan

1. 2013 4737,851544

2. 2014 5348,391282

Dari tabel hasil peramalan di atas terlihat bahwa peningkatan nilai energi listrik yang disalurkan PT.PLN (Persero) hingga tahun 2014.

yang sumber listriknya berasal dari PT.PLN (Persero)Cabang Medan sangat meningkat.

6.2 Saran

Diharapkan kepada masyarakat dan para pembaca untuk lebih hemat dalam pemakaian energi listrik dilihat dari semakin berkembangnya zaman sekarang pemakaian listrik semakin meningkat tetapi kapasitas daya listrik yang tersedia terbatas maka nantinya tidak sering terjadi pemadaman listrik.

DAFTAR PUSTAKA

Algifari.1997.Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi. Yogyakarta : BPFE Arga W, Ir. 1985. Analisa Runtun Waktu Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: BPFE. Arifin, Johar. 2008. Statistik Bisnis Terapan dengan Microsoft Excel 2007. Cetakan Pertama. Jakarta : Alex Media Komputindo

Assauri, Sofian. 1984. Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta : Fakultas Ekonomi UI Hakim Abdul. 2002. Statistik induktif untuk Ekonomi dan Bisnis. Yogyakarta : Ekonisia.

Hasan, Iqbal.1999. Pokok-pokok Materi Statistika I. Jakarta : Bumi Aksara

Kustituanto, Bambang. 1984. Statistik Analisa runtut Waktu dan Regresi korelasi. Edisi Pertama. Yogyakarta : BPFE

Makridakis,S.1993. Metode dan Aplikasi Peramalan.Edisi Ke-1.Jakarta: Erlangga. Sudjana, Prof.DR.M.A.,M.Sc. 1992. Metode Statistika. Bandung. Edisi ke-6: Tarsito Tosin, Rijanto. 1999. Microsoft Excel 2000, Kilat 24 Jurus, edisi ke – 1. Jakarta: Dinastindo.