BAB 4
ANALISA DAN EVALUASI
4.1 Pengumpulan Data
Pengambilan data dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara, data yang diambil adalah data jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera
Utara yang melalui pintu masuk melalui Bandar udara Polonia Medan , pelabuhan laut Belawan, dan pelabuhan laut Tanjung Balai Asahan tahun 1994 sampai dengan
tahun 2007.
Tabel 4.1 Data jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke Sumatera Utara Tahun 1994 Sampai dengan Tahun 2007
Pintu Masuk Wisatawan Tahun
Bandara Polonia Pelabuhan Laut
Pelabuhan Laut Jumlah
Medan Belawan
Tanjung Balai
1994 178.285
14.614 1.657
194.556 1995
211.121 32.054
2.845 246.020
1996 223.585
35.164 3.489
262.238 1997
175.183 20.862
3.903 199.948
1998 70.015
24.845 9.467
104.327 1999
66.586 15.308
6.621 88.515
2000 84.298
22.497 14.278
121.073 2001
94.210 24.097
10.135 128.442
2002 98.132
21.414 2.273
121.819
Universitas Sumatera Utara
Lanjutan tabel 4.1
Pintu Masuk Wisatawan Tahun
Bandara Polonia Pelabuhan Laut
Pelabuhan Laut Jumlah
Medan Belawan
Tanjung Balai
2003 76.930
15.110 6.296
98.336 2004
96.675 9.708
5.936 112.319
2005 106.083
9.181 5.788
121.052 2006
109.574 6.936
5.334 121.844
2007 116.614
7.312 10.204
134.130 Sumber :Badan Pusat Statistik Sumatera Utara
4.2 Pengolahan Data
Untuk menganalisa data diatas, penulis harus memperoleh nilai m periode kedepan sebagai perbandingannya terhadap data tahun sebelumnya data masa lalu . Dalam
hal ini penulis menggunakan data jumlah wisatawan asing yang diperoleh dari BPS Sumatera Utara. Adapun data yang diambil adalah jumlah wisatawan asing yang
masuk melalui pintu masuk Polonia Medan, pelabuhan laut Belawan, Pelabuhan laut Tanjung Balai Asahan.dari tahun 1994 sampai dengan tahun 2007 dengan M dan N
adalah periode.
Pengolahan ini bertujuan untuk mendapatkan nilai peramalan 3 periode kedepan dari periode terakhir data yang diperoleh , sehingga data tersebut dapat
ditabulasikan kembali ke dalam tabel berikut.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Ramalan Jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke Sumatera Utara
Rata-rata Rata-rata
Perbedaan Peramalan
Tahun Periode
Nilai Aktual Bergerak Pertama
Bergerak Kedua Kesalahan
Nilai a Nilai b
F=a+bm X
S S
S-S m=1
1 2
3 4
5 6
7 8
9 1994
1 194.556
1995 2
246.020 1996
3 262.238
234,271.33 1997
4 199.948
236,068.67 1998
5 104.327
188,837.67 219,725.89 -30,888.22
157.949,44 -30.888,22
1999 6
88.515 130,930.00
185,278.78 -54,348.78 76.581,22
-54.348,78 127.061,22
2000 7
121.073 104,638.33
141,468.67 -36,830.33 67.808,00
-36.830,33 22.232,44
2001 8
128.442 112,676.67
116,081.67 -3,405.00
109.271,67 -3.405,00
30.977,67 2002
9 121.819
123,778.00 113,697.67
10,080.33 133.858,33
10.080,33 105.866,67
2003 10
98.336 116,199.00
117,551.22 -1,352.22
114.846,78 -1.352,22
143.938,67 2004
11 112.319
110,824.67 116,933.89
-6,109.22 104.715,44
-6.109,22 113.494,56
2005 12
121.052 110,569.00
112,530.89 -1,961.89
108.607,11 -1.961,89
98.606,22 2006
13 121.844
118,405.00 113,266.22
5,138.78 123.543,78
5.138,78 106.645,22
2007 14
134.130 125,675.33
118,216.44 7,458.89
133.134,22 7.458,89
128.682,56 2008
15 140.593,11
2009 16
148.052,00 2010
17 155.510,89
36
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1 Grafik Peramalan Jumlah Wisatawan Asing yang Berknjung ke Sumatera Utara
Grafik Peramalan Jumlah Wisatawan Asing
50000 100000
150000 200000
250000 300000
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17
Periode J
u m
la h
Rata-rata Bergerak Tunggal S Rata-rata Bergerak Ganda S
Peramalan F=a+bm m=1 Nilai Aktual X
37
Universitas Sumatera Utara
1 Kolom 4 merupakan rata-rata 3 tahun terakhir dari data
t
X , pada kolom 3, kemudian dimasukkan pada kolom 4 pada tahun terakhir, dihitung dengan
menggunakan rumus.
n X
X X
X S
n t
t t
t t
1 2
1
...
+ −
− −
+ +
+ +
=
2 Kolom ke 5 adalah rata-rata 3 tahun terakhir dari kolom ke 4
t
S
, kemudian dimasukkan pada kolom ke 5 pada tahun terakhir, dihitung dengan
menggunakan rumus.
n S
S S
S S
n t
t t
t t
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
S
-
t
S
4 Kolom ke 7 adalah a konstanta untuk persamaan peramalan yang akan
dibuat. Dapat dihitung dengan rumus.
t t
t t
t t
S S
S S
S a
2 −
= −
+ =
Tiap pergantian tahun forecast, nilai a selalu berubah. 5
Kolom 8 adalah b slope untuk persamaan peramalan. Dapat dihitung dengan rumus.
1 2
− −
= v
S S
b
t t
t
v = jangka waktu moving averages. 6
Kolom 9 adalah ramalan yang dihitung dengan rumus. m
b a
F
t t
m t
+ =
+
m =jangka waktu peramalan ke depan
Universitas Sumatera Utara
4.2.1 Proses Peramalan
a. Ramalan untuk periode 14
Kolom 4 adalah rata-rata bergerak pertama
118.405,00 3
121.844 121.052
112.319 3
13 11
12 13
13
= +
+ =
+ +
=
S X
X X
S
Kolom 5 rata-rata bergerak kedua
113.266,22 3
118.405,00 110.569,00
110.824,67 3
13 11
12 13
13
= +
+ =
+ +
=
S S
S S
S
Kolom 7 besar nilai a
123.543,78 113.266,22
- 118.405,00
2 2
13 13
13 13
= ×
= −
= a
S S
a
Kolom 8 besar komponen kecenderungan
5.138,78 2
113.266,22 -
118.405,00 2
1 3
2
13 13
13 13
= =
− −
=
b S
S b
Universitas Sumatera Utara
Kolom 9 nilai ramalan
128.682,56 1
5.138,78 123.543,78
- 1
1 13
13 13
1 13
= ×
+ =
+ =
+ +
F b
a F
b. Ramalan untuk periode 15
Kolom 4 Rata-rata bergerak pertama
125.675,33 3
134.130 121.844
121.052 3
14 12
13 14
14
= +
+ =
+ +
=
S X
X X
S
Kolom 5 rata-rata bergerak kedua
118.216,44 3
125.675,33 118.405,00
110.569,00 3
14 12
13 14
14
= +
+ =
+ +
=
S S
S S
S
Kolom 7 besar nilai a
133.134,22 118.216,44
- 125.675,33
2 2
14 14
14 14
= ×
= −
=
a S
S a
Universitas Sumatera Utara
Kolom 8 besar komponen kecenderungan
7.458,89 2
118.216,44 -
125.675,33 2
1 3
2
14 14
14 14
= =
− −
=
b S
S b
Kolom 9 nilai ramalan
140.593,11 1
7.458,89 133.134,22
- 1
1 14
14 14
1 14
= ×
+ =
+ =
+ +
F b
a F
Untuk mengetahui peramalan periode 15 sampai dengan periode 17 maka digunakan persamaan sebagai berikut :
m b
a F
t t
m t
+ =
+
140.593,11 7.458,891
133.134,22 1
1 14
14 14
1 14
= +
= +
=
+ +
F b
a F
Nilai
t t
b dan
a didapat dari periode 14
c. Ramalan untuk periode 15
140.593,11 7.458,89
133.134,22 7.458,891
133.134,22 1
15 14
14 1
14
= +
= +
= +
=
+
F b
a F
Universitas Sumatera Utara
d. Ramalan untuk periode 16
148.052,00 14.917,78
133.134,22 7.458,892
133.134,22 2
16 14
14 2
14
= +
= +
= +
=
+
F b
a F
e. Ramalan untuk periode 17
155.510,89 22.376,67
133.134,22 7.458,893
133.134,22 3
17 14
14 3
14
= +
= +
= +
=
+
F b
a F
Setelah angka-angka peramalan m periode kedepan diperoleh yaitu sebanyak 3 tiga tahun kedepan, maka selanjutnya nilai peramalan yang diperoleh tersebut akan
ditabulasikan dalam tabel khusus yaitu :
Tabel 4.3 Hasil Peramalan jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke
Sumatera Utara No
Tahun Nilai Peramalan
1 2008
140.593,11 2
2009 148.052,00
3 2010
155.510,89
Dari nilai-nilai peramalan pada tabel diatas dapat simpulakan bahwa pada tahun 2008 sampai dengan tahun 2010 akan terjadi peningkatan jumlah wisatawan
asing yang mengunjungi Sumatera Utara. Nilai peramalan tersebut dapat dikatakan meningkat secara linier, disebabkan hasil peramalan tersebut tergantung nilai
t t
b dan
a terakhir.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2 Nilai Kesalahan dari Peramalan
Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan diatas dapat dilihat dalam table berikut:
Tabel 4.4 Nilai Kesalahan
Nilai Kesalahan
Kesalahan Tahun
Periode Observasi
Ramalan Kesalahan
Persentase Persentase
absolut Xi
Fi Xi-Fi
PE APE
1 2
3 4
5 6
7 1994
1 194.556
1995 2
246.020 1996
3 262.238
1997 4
199.948 1998
5 104.327
1999 6
88.515 127.061,22 -38.546,22
-43,55 43,55
2000 7
121.073 22.232,44
98.840,56 81,64
81,64 2001
8 128.442
30.977,67 97.464,33
75,88 75,88
2002 9
121.819 105.866,67
15.952,33 13,10
13,10 2003
10 98.336
143.938,67 -45.602,67 -46,37
46,37 2004
11 112.319
113.494,56 -1.175,56
-1,05 1,05
2005 12
121.052 98.606,22
22.445,78 18,54
18,54 2006
13 121.844
106.645,22 15.198,78
12,47 12,47
2007 14
134.130 128.682,56
5.447,44 4,06
4,06
Keterangan dari tabel diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : Kolom 5
Nilai kesalahan
i i
i
F X
e −
= Kolom 6
Kesalahan yang dihitung secara persentase 100
×
−
=
t t
t
X F
X PE
Universitas Sumatera Utara
Kolom 7 Nilai kesalahan pensentase absolut
100 ×
− =
t t
t
X F
X APE
Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 14 yang telah dihitung pada tabel diatas:
1 Kesalahan
5.447,44 128.682,56
- 134.130
14 14
14 14
= =
− =
e F
X e
2 Kesalahan persentase
4,06 100
134.130 128.682,56
- 134.130
100
14 14
14
= ×
= ×
− =
PE X
F X
PE
3 Kesalahan persentase absolute
4,06 100
134.130 128.682,56
- 134.130
100
14 14
14
= ×
= ×
− =
APE X
F X
APE
Universitas Sumatera Utara
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
12,75 9
114,72 9
100
14 6
= =
= ×
− =
∑ ∑
=
MPE PE
MPE n
X F
X MPE
i t
t t
2. Nilai tengah kesalahan persentase absolut Mean absolute Percentage Error
32,96 9
296,66 9
100
14 6
= =
= ×
− =
∑ ∑
=
MAPE APE
MAPE n
X F
X MAPE
i t
t t
Universitas Sumatera Utara
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 atau sistem 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. 4.
Memastikan bahwa konversi ke sistem baru berjalan yaitu dengan membuat
rencana, mengontrol dan melakukan instalasi baru secara benar.
Universitas Sumatera Utara
5.3 Pengertian Microsoft Excel
Microsoft excel adalah gernerasi porpose electronic spreadsheet yang dapat digunakan unutk mengorganisir , menghitung , menyediakan maupun menganalisa data serta
mempresentasikan ke dalam grafik atau diagram. Microsoft excel dapat membantu penyelesaian tugas- tugas mulai dari penyiapan invoice sederhana atau budget,
pembuatan grafik 3-dimensi sampai me-manage buku besar akuntansi untuk sebuah perusahaan tingkat menengah.
5.4 Struktur Microsoft Excel
Kategori