Proyeksi Jumlah Nilai Impor Migas Dan Non Migas Indonesia Tahun 2010 Berdasarkan Data Impor Tahun 2000 Sampai Dengan 2007

(1)

PROYEKSI JUMLAH NILAI IMPOR MIGAS DAN NON

MIGAS INDONESIA TAHUN 2010 BERDASARKAN

DATA IMPOR TAHUN 2000 SAMPAI DENGAN 2007

TUGAS AKHIR

CHANRO SIMARMATA

NIM:062407130

PROGRAM STUDY DIII STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2009

(2)

PROYEKSI JUMLAH NILAI IMPOR MIGAS DAN NON

MIGAS INDONESIA TAHUN 2010 BERDASARKAN

DATA IMPOR TAHUN 2000 SAMPAI DENGAN 2007

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

CHANRO SIMARMATA

NIM:062407130

PROGRAM STUDY DIII STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2009

(3)

PERSETUJUAN

Judul : PROYEKSI JUMLAH NILAI IMPOR MIGAS DAN NON MIGAS INDONESIA TAHUN 2010 BERDASARKAN DATA IMPOR TAHUN 2000 SAMPAI DENGAN 2007

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : CHANRO SIMARMATA Nomor Induk Mahasiswa : 062407130

Program Studi : D-III STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, Mei 2009

Diketahui/Disetujui oleh:

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing I Ketua

Dr.Saib Suwilo,M.Sc Drs.H.Haluddin Panjaitan NIP.131796149 NIP.130701888

(4)

PERNYATAAN

PROYEKSI JUMLAH NILAI IMPOR MIGAS DAN NON MIGAS

INDONESIA TAHUN 2010 BERDASARKAN DATA IMPOR

TAHUN 2000 SAMPAI DENGAN 2007

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masih disebutkan sumbernya.

Medan, Mei 2009

CHANRO SIMARMATA

062407130

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, dengan limpah karunia-Nya Tugas Akhir ini dapat diselesaikan tepat pada waktunya.

Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada bapak Drs.H.Haluddin Panjaitan selaku pembimbing penulis pada penyelesaian Tugas Akhir ini yang telah memberikan arahan dan kepercayaan penuh kepada saya dalam menyelesaikan tugas akhir ini. Panduan ringkas, padat dan profesional telah diberikan kepada penulis agar dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Ucapan terima kasih juga saya sampaikan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika bapak Dr.Saib Suwilo.M.Sc dan bapak Drs.Henri Rani Sitepu,M.Si, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua Dosen dan pegawai FMIPA USU dan begitu juga dengan rekan-rekan kuliah saya. Akhirnya yang tidak terlupakan Ayahanda dan Ibunda tercinta dan adik-adik tersayang serta saudara yang telah memberi dukungan dan dorongan mulai sejak awal kuliah hingga penyelesaian studi saya ini. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.

(6)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

BAB 1 : PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang 1

1.2Identifikasi Masalah 2

1.3Batasan Masalah 3

1.4Maksud dan Tujuan 3

1.5Metodologi Penelitian 3

1.6Tinjauan Pustaka 5

1.7Lokasi dan Waktu 6

1.8Sistematika Penulisan 7

BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS

2.1 Pengertian Peramalan 9

2.2 Jenis-Jenis Peramalan 9

2.3 Langkah-Langkah Peramalan 11

2.4 Metode Peramalan 12

2.5 Metodologi Penelitian 13

2.6 Ketepatan Peramalan 16

BAB 3 : TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik 19

3.2 Kegiatan Badan Pusat Statistik 22

3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 24

3.4 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 26

3.5 Ruang Lingkup Kantor BPS Sumatera Utara 27 BAB 4 : PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA

4.1 Pengumpulan Data 28

4.2 Pengolahan Data. 28

4.2.1 Pengolahan Data Nilai Impor Migas. 30 4.2.2 Nilai Kesalahan Peramalan Impor Migas 36 4.2.3 Pengolahan Data Nilai Impor Non Migas 39 4.2.4 Nilai Kesalahan Peramalan Impor non Migas 45

(7)

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem 48

5.2 Pnegrtian Microsoft Excel 48

5.3 Struktur Microsoft Excel 49

5.4 Pengoperasian Microsoft Excel 49

5.5 Pembentukan Grafik 54

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan 58

6.2 Saran 58

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 4.1 Data Jumlah Nilai Impor Migas dan non-Migas Indonesia

dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2007 ( Juta US $) 28 Tabel 4.2 Ramalan Jumlah Nilai Impor Migas Indonesia 30 Tabel 4.3 Hasil Peramalan Nilai Impor Migas Indonesia 36 Tabel 4.4 Nilai Kesalahan Peramalan Jumlah Nilai Impor Migas 36 Tabel 4.5 Ramalan Jumlah Nilai impor Non Migas Indonesia 39 Tabel 4.6 Hasil peramalan nilai impor non migas Indonesia 45 Tabel 4.7 Nilai Kesalahan Peramalan Nilai Impor Non Migas 45

(9)

DAFTAR GAMBAR

Halaman Gambar 4.1 Grafik Hasil Peramalan Jumlah Nilai Impor Migas Indonesia 31 Gambar 4.2 Grafik Hasil Peramalan Nilai Impor Non Migas Indonesia 40

(10)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Semakin majunya sistem perdagangan dunia dan semakin tingginya tingkat kebutuhan manusia memunculkan suatu metode perdagangan antar negara yang semakin modern yang salah satunya bagian dari perdagangan itu adalah impor. impor merupakan proses transportasi barang atau komoditas dari suatu negara ke negara lain secara legal pada proses perdagangan atau dengan kata lain impor merupakan proses masuknya barang dari luar negeri ke dalam negeri.

Indonesia merupakan salah satu negara pengimpor yang sering mengimpor barang dari luar negeri yang berkesinambungan setiap tahunnya. barang yang di impor adalah migas dan non migas dimana migas tersebut mencakup minyak dan gas sedangkan non migas mencakup bahan makanan dan binatang hidup , minuman dan tembakau , minyak nabati dan hewani , bahan kimia dan produknya , barang-barang buatan pabrik , mesin dan alat angkutan dan lain sebagainya.

Nilai impor migas dan non migas setiap tahunnya selalu berubah. hal ini tergantung pada kebutuhan negara Indonesia dan juga dipengaruhi oleh nilai tukar rupiah dengan mata uang asing yang mana dalam hal ini adalah mata uang dolar

(11)

amerika serikat (US$). besar kecilnya jumlah nilai impor migas dan non migas tersebut untuk setiap tahunnya selalu berubah, dan tidak selalu menunjukkan kecenderungan menaik bahkan pada tahun-tahun tertentu nilai impor barang dari luar negeri menurun ,tergantung pada kapasitas impor yang dilakukan. terlebih pada impor migas , karena Indonesia sendiri memproduksi migas yang dapat digunakan untuk kebutuhan negara Republik Indonesia sehingga nilai impor pada migas ini selalu berubah sesuai dengan kapasitas impor yang dilakukan.

Berdasarkan adanya perubahan nilai impor setiap tahunnya pada migas dan non migas seperti yang diuraikan diatas, maka penulis akan meramalkan jumlah nilai impor migas dan non migas tahun 2010 berdasarkan data impor tahun 2000 s/d 2007.

1.2. Identifikasi Masalah

Impor merupakan salah satu bentuk perdagangan internasional yang dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan suatu negara yang berkekurangan. demikian halnya dengan bangsa Indonesia, yang mana negara ini disebut dengan negara yang kaya akan sumber daya alam dan sumber daya manusia, masih harus melakukan kegiatan impor migas maupun non migas dari luar negeri. hal ini disebabkan oleh setiap kebutuhan dalam negeri,tidak selalu ada di negara ini. yang mana secara keseluruhan yang ada di Indonesia tidak dapat memenuhi kebutuhan dalam negeri.

Maka, yang menjadi permasalahan adalah: bagaimana perkiraan jumlah nilai impor migas dan non migas masa Indonesia tepatnya tahun 2010. dengan menggunakan persamaan peramalan, maka hal ini akan dapat dihitung berapa nilai

(12)

1.3. Batasan Masalah

Adapun masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah untuk memproyeksikan jumlah nilai impor migas dan non migas tahun 2010 berdasarkan data impor tahun 2000 s/d 2007.

1.4.Maksud dan Tujuan

Dalam hal ini penulis mempunyai maksud dan tujuan ingin meramalkan atau memperkirakan Jumlah Nilai Impor Migas dan Non Migas Indonesia Pada Tahun 2010 Berdasarkan Data Impor Tahun 2000 s/d 2007.

Diharapkan penulis dapat memberikan informasi bagi pemakai data, pembaca serta bagi kepentingan pemerintah, yaitu seberapa besar perkiraan impor migas dan non migas Indonesia pada Tahun 2010 untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri Indonesia.

1.5. Metodologi Penelitian

Untuk mendukung penyusunan Tugas Akhir, maka penulis membutuhkan data-data yang diperoleh melalui serangkaian tinjauan, penelitian, riset maupun pengambilan data. Data di dalam riset tersebut penulis menggunakan beberapa metode diantaranya :

1. Metode Penelitian Kepustakaan (Studi Literatur)

Dalam hal ini pengumpulan data serta keterangan-keterangan dapat dilakukan dengan membaca serta mempelajari buku-buku ataupun literatur pelajaran

(13)

yang didapat di perkuliahan ataupun umum, serta sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini penulis lakukan dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Prov. Sumatera Utara. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.

3. Metode Pengolahan Data

Adapun pengolahan data dalam meramalkan Jumlah Niai Impor Migas Dan Non Migas Indonesia tahun 2010 Berdasarkan Data Impor Tahun 2000 s/d 2007 dengan menggunakan perumusan :

Rata-rata Bergerak Linier (Linier Moving Average), yaitu : a. Menentukan smoothing pertama (S ' ) _t

X X

S t t t t N

1 2

1 ....

' = + − + − + + − +

Dengan : t

S ' = Smoothing pertama periode

X = nilai riil periode t N = Jumlah periode

b. Menentukan smoothing kedua (S" ) t

S S

S t t t t t N

1 2

1 ' ... '

' '

(14)

Dengan : t

S" = smoothing kedua periode t

c. Menentukan besarnya konstanta (a ) _t

(

t t

)

t t

t S S S S S

a = ' + ' − " =2 ' − " Dengan :

a = besarnya konstanta periode t

d. Menentukan besarnya Slope (b ) _t

1 ) " ' ( 2

− − =

N S S

b t t

Dengan : t

b = slope / nilai trend dari data yang sesuai

e. Menentukan besarnya Forecast )

b a

F_t₊_m = _t + _t

Dengan : m t

F₊ = besarnya forecast m = jangka waktu forecast

1.6. Tinjauan Pustaka

Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan di masa lalu. metode peramalan akan

(15)

membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah laku atau pola dari data masa lalu sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan pragmatis serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketetapan hasil peramalan yang dibuat atau disusun.

(Assaury,sofian;Teknik dan Metode Peramalan)

Peramalan merupakan suatu alat bantu yang penting pada perencanaan yang efektif dan efisien. peramalan juga sangat penting dalam pengambilan suatu keputusan. aspek-aspek yang menggunakan peramalan cukup luas baik secara waktu, faktor-faktor penentu kejadian seharusnya, jenis-jenis pola data dan beberapa hal lain.

(Manurung,Adler Haymans;Teknik Peramalan)

Impor merupakan suatu proses transportasi barang atau komoditas dari suatu negara ke negara lain secara legal pada proses perdagangan atau dengan kata lain impor merupakan proses masuknya barang dari luar negeri ke dalam negeri.

(Impor Tahun 2008;BPS Propinsi Sumatera Utara)

Peramalan adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama, sedangkan waktu yang relatif singkat tidak dibutuhkan peramalan. pada umumnya kegunaan peramalan adalah:

1. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa yang akan datang. 2. Sebagai alat bantu perencanaan

(16)

1.7. Lokasi dan Waktu

Dalam melakukan peninjauan untuk penyusunan Tugas Akhir ini penulis mengambil data yang sudah ada pada Badan Pusat Statistik (BPS) Prov. Sumatera Utara. Penulis mengambil data dari tahun yang lampau sampai tahun tertentu guna melakukan analisis. Sedangkan waktu yang digunakan untuk peninjauan adalah selama januari 2009.

1.8. Sistematika Penulisan

Seluruh penulisan dari Tugas Akhir ini disusun dalam beberapa bab yang setiap bab tersebut berisikan sub-sub bab, disusun guna memudahkan pembaca untuk mengerti dan memahami isi penulisan ini. Adapun sistematika penulisannya adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini mengutarakan tentang Latar Belakang. Identifikasi Masalah, Maksud dan Tujuan, Metode Penelitian yang mencakup lokasi serta waktu pengambilan data dan Sistematika Penulisan.

BAB II TINJAUAN TEORITIS

Bab ini menjelaskan tentang segala sesuatu yang mencakup penyelesaian masalah sesuai dengan judul dan permasalahan yang diutarakan.

(17)

BAB III SEJARAH SINGKAT BPS

Bab ini menjelaskan tentang sejarah singkat berdirinya Badan Pusat Statistik beserta Stuktur Organisasinya.

BAB IV ANALISIS DATA

Bab ini menerangkan penganalisisan data yang telah diamati dan dikumpulkan.

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menunjukkan tentang penggunaan software yaitu penggunaan Microsoft Excel dalam pengolahan dan analisa data

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

(18)

BAB 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1 Peramalan

Dalam melakukan analisa ekonomi atau analisa kegiatan perusahaan, haruslah diperkirakan apa yang akan terjadi dalam bidang ekonomi atau dalam dunia usaha pada masa yang akan datang. Kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang, kita kenal dengan sebutan peramalan (forecasting). Setiap kebijakan ekonomi maupun kebijakan perusahaan tidak akan terlepas dari usaha untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat atau meningkatkan keberhasilan perusahaan untuk mencapai tujuan pada masa yang akan datang dimana kebijakan tersebut dilaksanakan. Usaha untuk melihat dan mengkaji situasi dan kondisi tersebut tidak terlepas dari kegiatan peramalan.

2.2 Jenis – Jenis Peramalan

Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunnya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :

1. Peramalan yang subyektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan atau

(19)

“judgment” dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut.

2. Peramalan yang objektif, peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik – teknik dan metode dalam penganalisaan data tersebut.

Disamping itu, jika dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun. Maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :

1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan jangka jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini misalnya diperlukan dalam penyusunan rencana pembangunan suatu negara atau suatu daerah, corporate planning, rencana investasi atau rencana ekspansi dari suatu perusahaan.

2. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan dalam jangka waktu yang kurang dari satu setengah tahun, atau tiga semester. Peramalan seperti ini diperlukan dalam penyusunan rencana tahunan, rencana kerja operasional, dan anggaran contoh penyusunan rencana produksi, rencana penjualan, rencana persediaan, anggaran produksi, dan anggaran perusahaan.

Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :

1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgment atau pendapat, dan

(20)

pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya. Biasanya peramalan secara kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan.

2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Dengan peramalan yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda. Adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode – metode tersebut, adalah baik tidaknya metode yang dipergunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai – nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin terjadi. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut :

a. Adanya informasi tentang keadaan yang lain.

b. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.

c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.

Dari uraian diatas dapatlah diketahui bahwa jenis – jenis peramalan sangat tergantung dari segi mana kita memandangnya.

Langkah – Langkah Peramalan

Kualitas atau mutu dari hasil peramalan yang disusun, sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunnya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan

(21)

dengan mengikuti langkah – langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting, yaitu :

1. Menganalisa data yang lalu. Tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa yang lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi data maka dapat diketahui pola data tersebut.

2. Menentukan metode yang digunakan. Masing – masing metode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda. Dimana metode peramalanyang baik adalah metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil peramalan dengan nilai kenyataan yang sekecil mungkin.

3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan. Faktor – faktor perubahan tersebut antara lain terdiri dari perubahan kebijakan – kebijakan yang mungkin terjadi, termasuk kebijakan pemerintah.

Proyeksi adalah adanya suatu kecenderungan sesuatu hal pada masa yang akan datang yang masih belum diketahui dan mempunyai nilai pada masa yang akan datang yang merupakan petunjuk tentang jumlah sesuatu hal tersebut di masa yang akan datang.

Metode Peramalan

Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan

(22)

data yang relevan pada masa lalu. Oleh karena metode peramalan didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, maka metode peramalan ini dipergunakan dalam peramalan yan objektif. Perlu diketahui bahwa, keberhasilan peramalan didasarkan atas :

1. Pengetahuan teknik tentang informasi yang lalu yang dibutuhkan. 2. Teknik dan metode peramalan.

Metodologi Penelitian

Metode Smoothing

Metode Smoothing merupakan teknik meramal dengan cara mengambil rata – rata dari beberapa periode yang lalu untuk menaksir nilai pada masa atau periode yang akan datang. Dalam metode smoothing ini data historis digunakan untuk memperoleh angka yang dilicinkan atau diratakan.

Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu :

1. Moving Averages (MOVA) / rata – rata bergerak 2. Eksponensial Smoothing

Moving Average

Metode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata – ratanya kemudian menggunakan rata – rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode ini disebut rata – rata bergerak karena setiap

(23)

kali data observasi baru tersedia, maka angka rata – rata baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan (Forecast).

Metode Moving Averages ini dibagi menjadi dua, yaitu : 1. Rata – rata Bergerak Tunggal (Single Moving Averages)

Metode ini mempunyai karakteristik khusus, yaitu :

a. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 bulan moving average, maka ramalan bulan ke 5 baru bisa dibuat setelah bulan ke 4 selesai. Jika 6 bulan moving average, ramalan bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 selesai.

b. Semakin panjang jangka waktu moving average, efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin luas.

2. Rata – rata Bergerak Ganda (Double Moving Average)

Dasar dari metode ini adalah menghitung rata – rata bergerak yang kedua. Rata – rata bergerak ganda ini merupakan rata – rata bergerak dari rata – rata bergerak, dan menurut simbol ditulis sebagai MA(M x N) dimana artinya adalah MA M periode dari MA N periode.

Adapun prosedur peramalan rata – rata bergerak linier meliputi tiga aspek : 1. Penggunaan rata – rata bergerak tunggal pada waktu t (ditulis S't)

2. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata – rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t (ditulis S't - S''t), dan

3. Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t ke periode t +1 (atau ke periode t + m jika kita meramalkan M periode ke muka).

(24)

Secara umum pembahasan tersebut dapat dilakukan sebagai berikut : Prosedur rata – rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :

a. Menentukan smoothing pertama (S't), persamaan ini mempunyai asumsi

bahwa saat ini kita berada pada periode waktu t dan mempunyai nilai masa lalu sebanyak N, sebagai berikut :

X X

S't t t 1 t 2 t N 1

... ₋ ₊ −

− + + +

+ = Dengan :

S ' = smoothing pertama periode t Xt = nilai real periode t

N = jumlah periode

b. Menentukan smoothing kedua (S''t), persamaan ini menganggap bahwa

semua rata – rata bergerak tunggal (S't) telah dihitung. Persamaan ini kita

menghitung rata – rata bergerak N periode dari nilai – nilai S't tersebut.

S S

S"t t t 1 t 2 t n 1 ' ... ' '

' + ₋ + ₋ + + ₋ ₊ =

Dengan :

S''t = smoothing kedua periode t

c. Menentukan besarnya konstanta (at), persamaan ini mengacu terhadap

penyesuaian MA tunggal, S't,dengan persamaan sebagai berikut :

(

t t

)

t t t

t S S S S S

a = ' + ' − " =2 ' − " Dengan :

(25)

d. Menentukan besarnya slope (bt), persamaan ini menentukan taksiran

kecenderungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya, persamaannya sebagai berikut :

(

)

1 " ' 2

− − =

N S S

b t t

Dengan :

bt = slope/nilai trend dari data yang sesuai

e. Menentukan besarnya forecast, persamaan in menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t.Ramalan untuk m periode ke muka adalah at dimana merupakan nilai rata – rata yang

disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecenderungan bt,

persamaannya sebagai berikut :

( )

b a F_t₊_m = _t + _t Dengan :

Ft+m = besarnya forecast

m = jangka waktu foresact

2.6 Ketepatan Peramalan

Ketepatan peramalan adalah salah satu hal yang mendasar didalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuaian suatu kumpulan data yang diberikan. Ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu peramalan. Dalam pemodelan pemulusan (smooting), dari data masa lalu dapat diramalkan situasi yang

(26)

akan terjadi dimasa yang akan datang. Untuk menguji kebenaran ini digunakan ketepatan peramalan.

Untuk hasil peramalan yang akurat adalah ramalan yang bisa meminimalkan kesalahan meramal (forecast error). Besarnya forecast error dihitung sebagai berikut:

Error = Nilai impor – Ramalan i

i X F

e = − Dimana :

X = data nilai impor periode ke-i

F = ramalan periode ke-i

Suatu ukuran ketepatan peramalan, maka digunakan ukuran-ukuran alternatif yang diantaranya menyangkut kesalahan persentase. Empat ukuran berikut yaitu:

1. Persentage Error

Adalah suatu kesaklahan persentase 100

x X

F X PE

t t t

t 

  

 

 ₋

2. Absolute Persentage Error

Adalah kesalahan persentase absolute 100

x X

F X APE

t t t − =

(27)

3. Mean Persentage Error

Adalah nilai tengah kesalahan

∑

₌

= n i

t n PE MPE

4. Mean Absolute Persentage Error

Adalah nilai tengah kesalahan persentase absolute

∑

₌

= n i

t n PE MAPE

(28)

BAB 3

TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik

Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) propinsi sumatera utara merupakan lembaga pemerintahan non departemen yang berada dibawah dan bertanggung jawab langsung kepada presiden.

Badan Pusat Statistik ini ada sejak :

1. Masa Pemerintahan Hindia Belanda

Pada bulan februari 1920, kantor statistik pertama kali didirikan oleh Direktur Pertanian, Kerajinan dan Perdagangan (Directur Van Land Bouw Nijeverheid En Handel), dan kedudukan di bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk mengolah dan mempublikasikan data statistik.

Pada tahun 1923, Dibentuk suatu komisi untuk statistik yang anggotanya merupakan wakil dari tiap – tiap departemen. Komisi tersebut diberi tugas untuk merencanakan tindakan-tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia.

Pada tanggal 24 September 1924, nama lembaga tersebut diganti dengan nama Central Kantor Voor De Statistiek (CKS) atau kantor statistik dan dipindahkan ke Jakarta. Bersama dengan itu beralih pula pekerjaan mekanisme statistik perdagangan

(29)

yang semula dilakukan oleh Kantor Invoer Uitvoer en Accijnsen (IUA) yanmg sekarang disebut kantor Bea Cukai.

2. Masa Pemerintahan Jepang

Pada bulan juni 1944 pemerintah jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang atau militer. Pada masa ini CKS diganti menjadi Shomubu Chosasitsu Gunseikanbu.

3. Masa Kemerdekaan Republik Indonesia

Setelah Proklamasi Kemerdekaan Republik Indonesia (RI) tanggal 17 Agustus 1945. Kegiatan statistik ditangani oleh lembaga atau instansi baru sesuai dengan suasana kemerdekaan yaitu KAPPURI (Kantor Penyelidik Perangkaan Umum Republik Indonesia). Tahun 1946, Kantor KAPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai sekuens dari Perjanjian Linggar Jati. Sementara ini pemerintah Belanda (NICA) di Jakarta mengaktifkan kembali CKS.

Berdasarkan surat edaran kementerian kemakmuran tanggal 12 juli 1950 nomor:219/S.C,KAPPURI dan CKS dilebur menjadi Kantor Puast Statistik (KPS) dan berada dibawah dan bertanggung jawab kepada kemakmuran.

Dengan surat Menteri Perekonomian tanggal 1 maret 1952 Nomor : P/44,lembaga KPS berada dibawah dan bertanggung jawab perekonomian. Selanjutnya keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 Desember 1953 Nomor:18.009/M,KPS dibagi menjadi 2 bagian yaitu bagian Research yang di sebut Afdeling A dan bagian penyelenggara tata usaha yang disebut Afdeling B.

Dengan keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor :131 tahun 1957, kementerian perekonomian dipecah menjadi kementerian Perdagangan dan Kemeterian Perindustrian. Untuk selanjutnya Presiden Republik indonesia Nomor

(30)

Statistik dan urusan statistik semula menjadi tanggung jawab dan wewenang berada di bawah Perdana Menteri.

4. Masa Orde Baru

Pada pemerintah Orde Baru khususnya untuk memenuhi kebutuhan perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang handal, lengkap, tepat, akurat dan terpercaya mulai diadakan pembenaran organisasi Biro Pusat Statistik.

Dalam masa Orde Baru ini Badan Pusat Statistik telah mengalami empat (4) kali perubahan struktur organisasi :

a) Peraturan pemerintah Nomor : 16 tahun 1968 tentang organisasi Badan Pusat Statistik.

b) Peraturan pemerintah Nomor : 6 tahun 1980 tentang organisasi Badan Pusat Statistik.

c) Peraturan pemerintah Nomor : 2 tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi,susunan dan tata kerja Biro Pusat Statistik.

d) Undang – undang Nomor :16 tahun 1997 tentang statistik.

e) Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor :86 tahun 1998 tentang Badan Pusat Statistik.

f) Keputusan kepala Badan Pusat Statistik Nomor :100 tahun 1998 tentang organisasi dan tenaga kerja Badan Pusat Statistik.

g) Peraturan Pemerintah Nomor : 51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik.

Tahun 1968, ditetapkan peraturan pemerintah Nomor : 16 tahun 1968 yaitu yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan di daerah. Tahun 1980 peraturan pemerintah Nomor : 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti peraturan

(31)

pemerintah Nomor : 6 tahun 1980 di tiap provinsi terdapat perwakilan Badan Pusat Statistik dengan nama kantor Statistik Provinsi dan di Kabupaten atau Kotamadya terdapat cabang perwakilan Badan Pusat Statistik.

Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti undang – undang Nomor : 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 juni 1998 dengan Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor : 86 tahun 1998 ditetapkan Badan Pusat Statistik, sekaligus mengatur tata kerja dan struktur Organisasi Badan Pusat Statistik yang baru.

5. Masa Reformasi sampai sekarang

Sejak era reformasi sampai sekarang Badan Pusat Statistik terus mengalami reorganisasi seiring dengan berlakunya Undang-Undang Otonomi Daerah tahun 1999 dan PP No. 38 Tahun 2007 tentang Pembagian Urusan Pemerintahan antara Pemerintah, Pemerintahan Daerah Provinsi, dan Pemerintahan Daerah Kabupaten/Kota. Maka, BPS perlu melakukan reorganisasi seiring dengan semakin besarnya beban tugas Badan Pusat Statistik dengan dikeluarkannya Peraturan Presiden RI No. 86 Tahun 2007 tentang Badan Pusat Statistik.

3.2 Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS)

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. Badan Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh Pemerintah antara bidang pertanian, agraria, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenaga kerjaan, keuangan, pendapatan dan keagamaan. Selain hal-hal diatas Badan Pusat Statistik juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang

(32)

serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan defenisi, klasifikasi dan ukuran- ukuran lainnya.

Adapun kegiatan dari Badan Pusat Statistik ini antara lain: 3.2.1 Pengumpulan Data

Dalam pengumpulan data ini ada berbagai cara yang dipakai yaitu: sensus, survei sektoral, studi khusus dan pemanfaatan catatan administrasi.

Sensus adalah kegiatan yang berskala besar yang dilakukan sepuluh tahun sekali sebagai upaya pengumpulan data secara menyeluruh. BPS melakukan tiga macam sensus yaitu:

a. Sensus Penduduk yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 0 (Nol). b. Sensus Pertanian yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 3 (tiga). c. Sensus Ekonomi yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 6 (enam).

Survei Antar Sensus adalah kegiatan pengumpulan data yang berkaitan dengan sensus. Survei Sektoral adalah survei yang bebas penyelenggaraannya dan tidak mengait dengan salah satu sensus. Pemanfaatan catatan administrasi dilakukan bekerjasama dengan departemen/instansi Pemerintah atau Swasta yang mengelola administrasi atau melaksanakan survei khusus, guna menghasilkan data statistik yang beragam, lebih lengkap untuk memenuhi berbagai keperluan dan diusahakan pelaksanaannya dilakukan secara teratur.

Studi khusus dilakukan untuk mempelajari kegiatan aspek statistik guna memberi masukan untuk pengumpulan data statistik yang baru, penyempurnaan metode yang sudah ada sebelum diimplementasikan secara nasional. Disamping itu studi khusus dimaksudkan untuk memenuhi permintaan data yang lebih spesifik yang belum terdapat sensus atau survei.

(33)

3.2.2 Pengolahan Data

Kegiatan selanjutnya adalah pengolahan data, kegiatan ini dilakukan dengan dua cara yaitu cara komputerisasi dengan cara manual. Di bidang perangkat keras saat ini BPS mempunyai jaringan yang terbesar di Indonesia hingga tingkat Kabupaten/Kotamadya dan dikelompokkan munurut Lokal Area Network untuk keperluan Resource Sharing. Dengan semakin memasyarakatnya penggunaan komputer, memungkinkan untuk pengiriman data secara elektronik. Di bidang perangkat lunak BPS dilengkapi dengan berbagai bahasa Pemrograman.

3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranaan dan kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi diantara individu – individu dalam rangka kerjasama untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan.

Struktur organisasi perusahaan merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi tingkat keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai tujuan yang ditetepkan. Dengan adanya struktur organisasi maka akan jelaslah pemisahan tugas dari para pegawai / staf tersebut.

Struktur organisasi yang diterapkan di Kantor Badan Pusat Statistik adalah struktur organisasi lini dan staf. Struktur ini mengandung unsur – unsur specialisasi kerja, standarlisasi kegiatan, sentralisasi dan desentralisasi dalam pembuatan keputusan yang menunjukan lokasi kekuasaan, pembuatan keputusan dan ukuran satuan yang menunjukkan suatu kelompok kerja.

Adapun tujuan dari struktur organisasi lini dan staf di Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara adalah :

(34)

a. Pengkoordinasian yaitu yang memungkinkan komunikasi integrasi berbagai departemen dan kegiatan – kegiatan yang saling berhubungan satu sama lain. b. Pemberian saran yaitu memberikan saran atau membuat rekomendasi bagi

manajemen.

c. Pembuatan keputusan yaitu membuat keputusan – keputusan dan mengamati bagaimana pelaksanaan dari keputusan tersebut.

Adapun bagan atau struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut:

Sebagaimana dalam lampiran dalam organisasi Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dipimpin seorang Kepala Kantor. Kepala Kantor dibantu bagian tata usaha yang terdiri dari :

a. Sub Bagian Urusan Dalam b. Sub Bagian Perlengkapan c. Sub Bagian Keuangan d. Sub Bagian Kepegawaian

e. Sub Bagian Bina Potensi / Bina Program

Sedangkan Bidang Penunjang Statistk Terdiri dari Lima (5) bidang yaitu : 1. Bidang Statistik Produksi

Bidang statistik Produksi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan Statistik Pertanian, Industri, Konstruksi pertambangan dan energi.

2. Bidang Statistik Distrubusi

Bidang Statistik ditribuisi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik konsimen dan perdagangan besar, statistik keuangan dan harga produsen serta niaga dan jasa.

(35)

3. Bidang Statistik Sosial

Bidang Statistik kependudukan mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan demografi dan rumah tangga, ketenagakerjaan, serta statistik kesejahteraan.

4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statitik (IPDS)

Penyiapan data, penyusunan sistem, dan program serta operasional pengolahan data dengan komputer.

5 . Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Mempunyai tugas untuk penyusunan neraca Produksi, Neraca konsumsi, dan Akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistik.

3.4 Visi dan Misi Badan Pusat Statistika 3.4.1 Visi dari Badan Pusat Statistik

Badan pusat statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan tekhnologi informasi yang mutakhir.

3.4.2 Misi dari Badan Pusat Statistik

Dalam menunjang pembangunan nasinal badan pusat statistik mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif, dan efesien. Peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik, serta pegembanan ilmu pengetahuan statistik.

(36)

3.5 Ruang Lingkup Kegiatan Kantor BPS Provinsi Sumatra Utara

a. Merencanakan kegiatan badan pusat statistik untuk dilaksanakan misalnya : jenis data yang akan dikumpulkan, kegunaan data dan lain-lain.

b. Mengumpulkan data badan pusat statistik

Sesudah dikumpulkan data sebelumnya agar data yang diperlukan itu dapat dipergunakan dengan sebaik-baiknya

c. Mengolah data badan pusat statistik

Sesudah dikumpulkan data tersebut satu persatu kemudian data diolah kembali supaya kita dengan mudah menemukan

d. Menyajikan Data Badan Pusat Statistik

Kantor Badan Pusat Statistik adalah merupakan suatu sumber atau pusat informasi yang dapat mempermudah masyarakat untuk mengetahui tentang perkembangan negara Indonesia .

e. Menganalisa Data Badan Pusat Statistik

Kemudian data tersebut dianalisaatau dibahas terhadap data statistik tersebut juga, dan disebar luaskan .Misalnya Indikator pendapatan, Proyeksi keadaan perekonomian dan ketenaga kerjaan di Indonesia, Analisa Badan Pusat Statistik perbankan, dan lembaga keuangan lainnya.

f. Memasyarakatkan Data Badan Pusat Statistik

Sesudah selesai dikerjakan seluruhnya baru dat tersebut dimasyarakatkan kepada seluruh lapisan masyarakat ini agar tercipta tujuan yang akan dicapai.

(37)

BAB 4

PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA

4.1 Pengumpulan data

Data yang digunakan untuk penganalisaan tulisan ini adalah Jumlah Nilai Impor Migas dan Non Migas indonesia dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2007. data yang akan digunakan adalah sebagai berikut:

Tabel 4.1 Data Jumlah Nilai Impor Migas dan non-Migas Indonesia dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2007 ( Juta US $)

TAHUN Jumlah Nilai Impor

Migas Non-Migas

2000 6019.3 27495.3

2001 5471.8 25490.3

2002 6525.8 24763.1

2003 7610.9 24939.8

2004 11732 34729.5

2005 17475.7 40243.2

2006 18962.9 42102.6

2007 21932.8 52540.6

4.2 Pengolahan data

Untuk menganalisa data yang akan diolah, penulis harus memperoleh m periode kedepan sebagai pembandingnya terhadap data yang sebelumnya (data masa lalu). Dalam hal ini penulis menggunakan data jumlah nilai impor migas dan non migas

(38)

migas Indonesia dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2007 ( 8 data aktual dari setiap tahunnya) dengan M dan N adalah 2 periode karena rataan jumlah nilai impor migas dan non migas dihitung dengan menggunakan rata-rata bergerak dua tahunan. jumlah nilai impor migas dan non migas dinyatakan dalam juta US$.

Pengolahan data ini bertujuan untuk mendapatkan nilai proyeksi nilai impor migas dan non migas Indonesia tahun 2010. pengolahan data ini akan dilakukan dua bagian yaitu pengolahan data impor migas dan kemudian dilanjutkan dengan pengolahan data nilai impor non migas, walaupun pada dasarnya perhitungannya sama. Sehingga data tersebut dapat ditabulasikan sebagai berikut:

(39)

4.2.1 Pengolahan Data Nilai Impor Migas Indonesia.

Tabel 4.2 Ramalan Jumlah Nilai Impor Migas Indonesia

Tahun Periode

Nilai

Impor Rata-rata

Rata-rata S'-S" nilai a Nilai b peramalan

bergerak bergerak F=a+b(m)

tunggal S'

Ganda

S'' m=1

2000 1 6.019,5

2001 2 5.471,8 5.745,65

2002 3 6.525,8 5.998,80 5.872,225 126,575 6.125,375 253,15

2003 4 7.610,9 7.068,35 6.533,575 534,775 7.603,125 1.069,55 6.378,525

2004 5 1.172,0 9.671,45 8.369,900 1.301,550 10.973,000 2.603,10 8.672,675

2005 6 17.475,7 14.603,85 12.137,650 2.466,200 17.070,050 4.932,40 13.576,100

2006 7 18.962,9 18.219,30 16.411,580 1.807,725 20.027,030 3.615,45 22.002,450

2007 8 21.932,8 20.447,85 19.333,580 1.114,275 21.562,130 2.228,55 23.642,480

2008 9 23.790,680

2009 10 26.109,230

(40)

Grafik Peramalan Impor Migas

0 5000

10000

15000

20000

25000

30000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11 Periode

N

il

a

i

Im

p

o

r

Nilai Impor

Rata-rata bergerak tunggal S'

Rata-rata bergerak ganda S"

peramalan F=a+b(m) m=1

Gambar 4.1 Grafik Hasil Peramalan Jumlah Nilai Impor Migas Indonesia

(41)

Kolom 4 → Rata-rata bergerak tunggal N=2 periode yaitu

t S ' =

2 1 − + t t X X

Kolom 5 → Rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak tunggal atau rata-rata bergerak ganda M=2 yaitu:

t S" =

2 ' '_t+S_t₋₁ S

Kolom 6 → Rata-rata yang disesuaikan untuk periode t yaitu: t

t t

t S S S S S

a = '+( ' − " )=2 '+ " Kolom 7 → Komponen kecenderungan yaitu:

) " ' ( 1 2 t t

t S S

b −

− =

Kolom 8 → Nilai peramalan m periode kedepan dari t dimana ramalan untuk 1 periode kedepan

) (m b a F_t₊_m = _t + _t

Sebagai contoh perhitungan yang telah dilakukan pada tabel diatas seperti dibawah ini adalah:

i.Ramalan periode 7

dimana S'_t,S"_t,a_tdanb_t diperoleh dari periode 6

' 6 5

X X

S = +

2 0 , 732 . 11 7 , 475 . 17 + = = 14.603,85

(42)

2 ' ' " 6 5

S S

S = +

2 45 , 671 . 9 85 , 603 . 14 + = = 12.137,65 6 6 6 2S' S"

a = −

=2(14.603,85)−12.137,65 = 17.070,05 ) " ' ( 1 2 2 6 6 6 S S

b −

− =

= 2 (14.603,85-12.137,65) = 4.932,4 ) 1 ( 6 6

7 =a +b m=

=17.070,05 + 4.932,40 (1) = 22.002,45

ii.Ramalan periode 8

dimana S't,S"t,atdanbt diperoleh dari periode 7

' 7 6

X X

S = +

2 7 . 475 . 17 9 , 962 . 18 + = = 18.219,3

(43)

2 ' ' " 7 6

S S

S = +

2 85 , 603 . 14 30 , 219 . 18 + = = 16.411,58 7 7 7 2S' S"

a = −

=2(18.219.3)−16.411,58 = 20.027,02 ) " ' ( 1 2 2 7 7 7 S S

b −

− =

= 2 (18.219.30-16.411,58) = 3.615,45 ) 1 ( 7 7

8 =a +b m=

=20.207,02 + 3.615,45 (1) = 23.642,48

Untuk mengetahui peramalan untuk periode 11 atau pada tahun 2010 maka didapat bentuk persamaan peramalan sebagai berikut:

) (m b a Ft+m = t + t

) ( 55 , 228 . 2 13 , 562 . 21 8 m

F+m = +

(44)

iii.Ramalan periode 9,maka m = 1 ) ( 55 , 228 . 2 13 , 562 . 21 8 m

F+m = +

68 , 790 . 23 55 , 228 . 2 13 , 562 . 21 ) 1 ( 55 , 228 . 2 13 . 562 . 21 9 9 9 = + = + = F F F

iv.Ramalan periode 10,maka m = 2 ) ( 55 , 228 . 2 13 , 562 . 21 8 m

F+m = +

23 , 019 . 26 10 , 457 . 4 13 , 562 . 21 ) 2 ( 55 , 228 . 2 13 . 562 . 21 10 10 10 = + = + = F F F

v.Ramalan periode 11, maka m = 3 ) ( 55 , 228 . 2 13 , 562 . 21 8 m

F₊_m = +

78 , 247 . 28 65 , 685 . 6 13 , 562 . 21 ) 3 ( 55 , 228 . 2 13 . 562 . 21 11 11 11 = + = + = F F F

Setelah nilai peramalan kedepan diperoleh maka selanjutnya nilai peramalan akan ditabulasikan kedalam tabel khusus sebagai berikut:

(45)

Tabel 4.3 Hasil Peramalan Nilai Impor Migas Indonesia

Periode Tahun Nilai Impor

9 2008 23.790,68

10 2009 26.019,23

11 2010 28.247,78

Dari nilai peramalan pada tabel diatas maka pada periode 11 atau pada tahun 2010 akan terjadi kenaikan jumlah nilai impor migas Indonesia dibandingkan dengan nilai impor migas pada tahun-tahun sebelumnya.

4.2.2 Nilai Kesalahan dari Peramalan

Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan diatas dapat dilihat dalam table berikut:

Tabel 4.4 Nilai Kesalahan Peramalan Jumlah Nilai Impor Migas

Nilai Kesalahan Kesalahan

Tahun Periode impor Ramalan Kesalahan Persentase Persentase

absolut

Xi Fi Xi-Fi PE APE

1 2 3 4 5 6 7

2000 1 6019.5

2001 2 5471.8

2002 3 6525.8

2003 4 7610.9 6378.525 1232.375 16.192237 16.19223745

2004 5 11732 8672.675 3059.325 26.076756 26.07675588

2005 6 17475.7 13576.1 3899.6 22.314414 22.31441373

2006 7 18962.9 22002.45 -3039.55 -16.02893 16.02893

2007 8 21932.8 23642.48 -1709.68 -7.7950832 7.7950832

(46)

Keterangan dari table diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : Kolom 5 Nilai kesalahan

i i

i X F

e = −

Kolom 6 Kesalahan yang dihitung secara persentase 100 ×     − = t t t X F X PE

Kolom 7 Nilai kesalahan pensentase absolut 100 × − = t t t X F X APE

Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 4 yang telah dihitung pada tabel diatas: 1) Kesalahan 1.232,375 6.378,525 -7.610,9 4 4 4 4 = = − = e F X e

2) Kesalahan persentase

16,192 100 7.610,9 6.378,525 -7.610,9 100 4 4 4 = ×       = ×     − = PE X F X PE

3) Kesalahan persentase absolute

16,192 100 7.610,9 6.378,525 -7.610,9 100 4 4 4 = × = × − = APE X F X APE

(47)

Berdasarkan hasil penjumlahan nilai PE (percentage error) dan APE (absolute percentage error) maka diperoleh nilai sebagai berikut :

1. Nilai tengah kesalahan persentase (Mean Percentage Error)

8,151 5 40,759 5 100 8 6 = = = ×     − =

∑

= MPE PE MPE n X F X MPE i t t t

2. Nilai tengah kesalahan persentase absolut (Mean absolute Percentage Error)

17,682 5 88,408 5 100 8 6 = = = ×     − =

∑

= MAPE APE MAPE n X F X MAPE i t t t

(48)

4.2.3 Pengolahan Data Nilai Impor Non Migas Indonesia

Tabel 4.5 Ramalan Jumlah Nilai impor Non Migas Indonesia

Tahun Periode

Nilai Impor

Rata-rata

Rata-rata S'-S" nilai a Nilai b peramalan

bergerak bergerak F=a+b(m)

tunggal S'

ganda

S'' m=1

2000 1 27.495,3

2001 2 25.490,3 26.492,80

2002 3 24.763,1 25.126,70 25.809,75 -683,050 24.443,65 -1.366,10

2003 4 24.939,8 24.851,45 24.989,08 -137,625 24.713,83 -275,25 23.077,55

2004 5 34.792,5 29.866,15 27.358,80 2.507,350 32.373,50 5.014,70 24.438,58

2005 6 40.243,2 37.517,85 33.692,00 3.825,850 41.343,70 7.651,70 37.388,20

2006 7 42.102,6 41.172,90 39.345,38 1.827,525 43.000,43 3.655,05 48.995,40

2007 8 52.540,6 47.321,60 44.247,25 3.074,350 50.395,95 6.148,70 46.655,48

2008 9 56.544,65

2009 10 62.693,35

2010 11 68.842,05

(49)

Grafik Peramalan Impor Non Migas

0 10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11 Periode

Nilai Impor

Rata-rata bergerak tunggal S'

Rata-rata bergerak ganda S"

peramalan F=a+b(m) m=1

Gambar 4.2 Grafik Hasil Peramalan Nilai Impor Non Migas Indonesia

(50)

Kolom 4 → Rata-rata bergerak tunggal N=2 periode yaitu

t S ' =

− + t

t X

Kolom 5 → Rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak tunggal atau rata-rata bergerak ganda M=2 yaitu:

t S" =

2 ' '_t+S_t₋₁ S

Kolom 6 → Rata-rata yang disesuaikan untuk periode t yaitu: t

t t

t S S S S S

a = '+( ' − " )=2 '− " Kolom 7 → Komponen kecenderungan yaitu:

) " ' ( 1 2

t t

t S S

b −

− =

Kolom 8 → Nilai peramalan m periode kedepan dari t dimana ramalan untuk 1 periode kedepan

) (m b a F_t₊_m = _t + _t

Sebagai contoh perhitungan yang telah dilakukan pada tabel diatas seperti dibawah ini adalah:

(51)

i.Ramalan periode 7

dimana S't,S"t,atdanbt diperoleh dari periode 6

2 '6 6 5

x x

S = +

2 50 , 792 . 34 20 , 243 . 40 + = = 37.517,85 2 ' ' "6 6 5

S S

S = +

2 15 , 866 . 29 85 , 517 . 37 + = = 33.692,00 6 6 6 2S' S"

a = −

=2(37.517,85)−33.692,00 = 41.343,70 ) " ' ( 1 2 2 6 6 6 S S

b −

− =

= 2 (37.517,85-33.692,00) = 7.651,70 ) 1 ( 6 6

7 =a +b m=

= 41.343,70 + 7.651,70 (1) = 48.995,40

(52)

ii.Ramalan periode 8

dimana S't,S"t,atdanbt diperoleh dari periode 7

' 7 6

X X

S = +

2 20 , 243 . 40 60 , 102 . 42 + = = 41.172,90 2 ' ' " 7 6

S S

S = +

2 85 , 517 . 37 90 , 172 . 41 + = = 39.345,38 7 7 7 2S' S"

a = −

=2(41.172,90)−39.345,38 = 43.000,43 ) " ' ( 1 2 2 7 7 7 S S

b −

− =

= 2 (41.172,90-39.345,38) = 3.655,05 ) 1 ( 7 7

8 =a +b m=

=43.000,43 + 3.655,05 (1) = 46.655,48

(53)

Untuk mengetahui peramalan untuk periode 11 atau pada tahun 2010 maka didapat bentuk persamaan peramalan sebagai berikut:

) (m b a F_t₊_m = _t + _t

) ( 70 , 6148 95 , 395 . 50 8 m

F₊_m = +

Dengan nilai a dan _t b diperoleh dari periode 8 pada tabel 4.1 t iii.Ramalan periode 9,maka m = 1

) ( 70 , 6148 95 , 395 . 50 8 m

F+m = +

65 , 544 . 56 70 , 6148 95 , 395 . 50 ) 1 ( 70 , 6148 95 , 395 . 50 9 9 9 = + = + = F F F

iv.Ramalan periode 10,maka m = 2 ) ( 70 , 6148 95 , 395 . 50 8 m

F+m = +

35 , 693 . 62 40 , 297 . 12 95 , 395 . 50 ) 2 ( 70 , 6148 95 , 395 . 50 10 10 10 = + = + = F F F

v.Ramalan periode 11, maka m = 3 ) ( 70 , 6148 95 , 395 . 50 8 m

F₊_m = +

05 , 842 . 68 10 , 446 . 18 95 , 395 . 50 ) 3 ( 70 , 6148 95 , 395 . 50 11 11 11 = + = + = F F F

(54)

Tabel 4.6 Hasil peramalan nilai impor non migas Indonesia

Periode Tahun Nilai Impor

9 2008 56.544,65

10 2009 62.693,35

11 2010 68.842,05

Dari nilai peramalan pada tabel diatas maka pada periode 11 atau pada tahun 2010 akan terjadi kenaikan jumlah nilai impor non migas Indonesia dibandingkan dengan nilai impor migas pada tahun-tahun sebelumnya.

4.2.4 Nilai Kesalahan dari Peramalan non Migas

Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan diatas dapat dilihat dalam table berikut:

Tabel 4.7 Nilai Kesalahan Peramalan Nilai Impor Non Migas

Nilai Kesalahan Kesalahan

Tahun Periode impor Ramalan Kesalahan Persentase Persentase

absolut

Xi Fi Xi-Fi PE APE

1 2 3 4 5 6 7

2000 1 27495.3

2001 2 25490.3

2002 3 24763.1

2003 4 24939.8 23077.55 1862.25 7.4669805 7.4669805

2004 5 34792.5 24438.58 10353.925 29.759072 29.759072

2005 6 40243.2 37388.2 2855 7.0943663 7.0943663

2006 7 42102.6 48995.4 -6892.8 -16.37144 16.37144

2007 8 52540.6 46655.48 5885.125 11.2011 11.2011

(55)

Keterangan dari table diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : Kolom 5 Nilai kesalahan

i i

i X F

e = −

Kolom 6 Kesalahan yang dihitung secara persentase 100 ×     − = t t t X F X PE

Kolom 7 Nilai kesalahan pensentase absolut 100 × − = t t t X F X APE

Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 4 yang telah dihitung pada tabel diatas: 1) Kesalahan 25 , 862 . 1 23.077,55 -24.939,8 4 4 4 4 = = − = e F X e

2) Kesalahan persentase

7,467 100 24.939,8 23.077,55 -24.939,8 100 4 4 4 = ×       = ×     − = PE X F X PE

3) Kesalahan persentase absolute

100 24.939,8 23.077,55 -24.939,8 100 4 4 4 = × = × − = X F X APE

(56)

Berdasarkan hasil penjumlahan nilai PE (percentage error) dan APE (absolute percentage error) maka diperoleh nilai sebagai berikut :

1. Nilai tengah kesalahan persentase (Mean Percentage Error)

83 , 7 5 39,150 5 100 8 6 = = = ×     − =

∑

= MPE PE MPE n X F X MPE i t t t

2. Nilai tengah kesalahan persentase absolut (Mean absolute Percentage Error)

14,38 5 71,892 5 100 8 6 = = = ×     − =

∑

= MAPE APE MAPE n X F X MAPE i t t t

(57)

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1.Pengertian Implementasi sistem

Implementasi sistem adalah suatu prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam dokumen yang telah disetujui, menginstal dan memulai menggunakan sistem yang diperbaiki.

Didalam sistem data tersebut terdapat suatu perangkat lunak yang dinamakan dengan software, dan software ini penulis menggunakan MS. Word XP compatible dengan MS. Excel XP compatible dalam penerapan pengolahan data.

5.2 Pengertian Microsoft Excel

Microsoft excel adalah generasi purpose elektronik spreadsheet yang digunakan untuk mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data-data yang mempresentasikannya ke grafik/diagram. Microsoft excel dapat membantu penyelesaian tugas-tugas mulai dari penyiapan invoice sederhana atau perencanaan budget, pembuatan grafik 3-dimensi sampai me-manage buku besar akuntansi untuk sebuah perusahaan tingkat menengah.

(58)

5.3 Struktur Microsoft Excel

Tampilan layer Microsoft Excel berupa bentuk standard dari menu bar, toolbars, formula bar, status bar dan sebuah buku kerja (work book) baru. Work book ini memuat minimum 1 atau maximum 255 worksheet (kertas kerja). Jumlah worksheet dalam keadaan default ada 3 (tiga) dan worksheet yang aktif bernama “sheet 1” alamat sel kiri atas da alamat sel kanan bawah. Sedangkan “pointer” adalah petunjuk sel yang aktif. Untuk lebih jelasnya, tampilan layar Microsoft Excel adalah sebagai berikut:

5.4 Pengoperasian Microsoft Excel

Cara mengaktifkan Microsoft Excel sama dengan program aplikasi lainnya pada umumnya yang ada pada Microsoft Office, yaitu:

1. Klik tombol “start” yang ada pada Taskbar

(59)

3. Klik icon Microsoft excel untuk memulai program, selanjutnya Excel akan menampilkan buku kerja (work book) yang kosong.

Setelah aktif di dalam microsoft excel, akan tampil lembar kerja baru yang tersusun atas sel-sel yang terbentuk dalam baris dan kolom. Satu lembar kerja (worksheet) dapat memuat 65536 baris dan 256 kolom yaitu dari kolom A-IV, sedangkan 1 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.

Rumus selalu dimulai dengan tanda “sama dengan” (=), misalnya; =Sum(range) digunakan untuk menjumlahkan range tertentu. Nilai yang dihasilkan dapat berubah apabila rangkaian nilai dalam rumus berubah.

(60)

Kita dapat memasukkan data ke lembar kerja dengan langkah sebagai berikut: a. Tempatkan petunjuk sel pada tempat atau sel tempat data tersebut akan

ditempatkan.

b. Ketik data yang akan dimasukkan.

c. Untuk mengakhiri, tekan enter atau tanda panah untuk berpindah sel atau dengan menggertakkan mouse ke tempat sel lain.

5. Menyimpan Data

Setelah lembar kerja diisi dalam Microsoft excel di simpan dalam dengan nama file smart-excel. Adapun langkah-langkah dalam menyimpan lembar kerja adalah sebagai berikut:

i. Klik file ii. Save as data

(61)

Eksistensi penyimpanan data akan tersimpan secara otomatis sehingga nama file akan bertambah menjadi Microsoft Excel-smart-excel.

6. Pemrosesan Data

Selanjutnya adalah pemrosesan data dengan langkah sebagai beriku:

a. Rata-rata bergerak tunggal (S') 2 tahunan dihitung dengan rumus yang tertera pada sel D7 adalah

= (C6+C7)/2