Peramalan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya Di Medan Tahun 2013

PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI MEDAN TAHUN 2013

TUGAS AKHIR

ANDRI DWI ANUGRAH 082407020

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2011

PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI MEDAN TAHUN 2013

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memnuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

ANDRI DWI ANUGRAH 082407020

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2011

PERSETUJUAN

Judul : PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN

BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI KOTA MEDAN TAHUN 2013

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : ANDRI DWI ANUGRAH

Nomor Induk Mahasiswa : 082407020

Program Studi : DIPLOMA (D3) STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, 2011

Diketahui : Disetujui

Ketua Departemen Matematika FMIPA USU Dosen Pembimbing

Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Pengarapen Bangun M.Si

PERNYATAAN

PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI MEDAN TAHUN 2013

TUGAS AKHIR

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

Medan, 2011

ANDRI DWI ANUGRAH 082407020

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, dengan limpahan Rahmat dan karunia-Nya penulis mampu menyelesaikan laporan Tugas Akhir ini dalam waktu yang telah ditetapkan.

Laporan yang berjudul “PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN

BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI KOTA MEDAN TAHUN 2013” ini dimaksudkan adalah sebagai syarat untuk menyelesaikan mata kuliah Tugas Akhir pendidikan program Diploma III Statistika USU.

Sesuai dengan judulnya, dalam laporan ini akan dibahas mengenai perhitungan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Medan tahun 2013.

Dalam proses pembuatan laporan ini, penulis telah mendapatkan bimbingan dan bantuan dari berbagai pihak, baik berupa material, spiritual, informasi, maupun adminitrasi. Oleh karena itu, sudah selayaknya penulis menyampaikan terima kasih kepada: Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA Universitas Sumatera Utara, Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si selaku Ketua Departemen Matematika FMIPA Universitas Sumatera Utara, Bapak Drs. Pangarapen Bangun M.Si selaku dosen pembimbing pada penyelesaian tugas akhir ini, seluruh dosen dan pegawai di FMIPA USU, dan yang tidak terlupakan kepada kedua orang tua penulis Sugianto dan Ibunda Nuriati SPt serta kepada abang penulis Arie Nurwanto SH dan adik-adik penulis Sri Ramadhani dan Rizky pratiwi yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang sangat berarti buat penulis serta ucapan terima kasih kepada teman penulis yang telah membantu menyelesaikan Tugas Akhir ini.

Walaupun penulis sudah berupaya semaksimal mungkin, namun penulis juga menyadari kemungkinan terdapat kesalahan dan kesilapan. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan saran-saran dan kritikan untuk dapat memperbaiki laporan ini, dan semoga tulisan ini dapat bermanfaat bagi siapapun yang membacanya.

DAFTAR ISI

Persetujuan i

Pernyataan ii

Penghargaan iii

Daftar isi v

Daftar Tabel vii

BAB I PENDAHULUAN 1

1.1Latar Belakang 1

1.2Identifikasi Masalah 2

1.3Maksud dan Tujuan 2

1.4Metodologi Penelitian 3

1.5Lokasi dan Waktu 5

1.6Sistematika Penulisan 5

BAB II TINJAUAN TEORITIS 7

2.1Pengertian Peramalan 7

2.2Kegunaan Peramalan 7

2.3Jenis-jenis Peramalan 8

2.4Metodologi Penelitian 10

2.5Menghitung Nilai Kesalahan (Error) dalam Peramalan 13

BAB III TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK 15

3.1Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik (BPS) 15

3.2Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS) 15

3.3Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 17

3.4Tugas dan Wewenang Masing-masing Bagian di BPS 18

3.4.1 Bagian Tata Usaha 18

3.4.2 Bidang Statistik Produksi 19

3.4.3 Bidang Statistik Distibusi 20

3.4.4 Bidang Statistik Sosial 21

3.4.5 Bidang Integrasi pengolahan dan Desiminasi Statistik 22

3.5Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 23

3.5.1 Visi dari Badan Pusat Statistik 23

3.5.2 Misi dari Badan Pusat Statistik 23

BAB IV PEMBAHASAN 24

4.1 Pengumpulan Data 24

4.2 Pengolahan Data 25

4.3 Nilai Kesalahan dari Peramalan 38

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM 52

5.1 Pengetian Implementasi Sistem 52

5.2 Pengertian Microsoft Excel 53

5.3 Langkah-langkah Memulai Pengolahan Data dengan Excel 53

5.4 Menyimpan Data 55

5.5 Pemproses Data dengan Rata-rata bergerak 3 tahunan 55

5.6 Menghitung Kesalahan Ramalan 56

5.7 Hasil Perhitungan rata-rata bergerak 3 tahunan dalam Excel 58

5.8 Hasil Perhitungan Hasil Ramalan (Error) dalam Excel 58

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 59

6.1 Kesimpulan 59

6.2 Saran 60

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Jumlah Kendaraan Menurut Jenisnya di Kota Medan 24

Tabel 4.2 Proyeksi Jumlah Mopen di Kota Medan tahun 2013 25

Tabel 4.3 Proyeksi Jumlah Mobil Gerobak di Kota Medan tahun 2013 26

Tabel 4.4 Proyeksi Jumlah Bus di Kota Medan tahun 2013 26

Tabel 4.5 Proyeksi Jumlah Sepeda Motor di Kota Medan tahun 2013 27

Tabel 4.2.5 Ramalan Jumlah Kendaraan Bermotor menurut jenisnya dari

tahun 2010-2013 37

Tabel 4.3.1 Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mopen di Kota Medan 38

Tabel 4.3.2 Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mobil Gerobak di Kota Medan 38

Tabel 4.3.3 Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Bus di Kota Medan 39

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Perkembangan perekonomian suatu Negara dapat diukur dengan berbagai cara, salah satunya dengan mengetahui tingkat perkembangan dunia industri dinegara tersebut. Misalnya, industri kendaraan bermotor atau otomotif.

Industri ini sempat mengalami pasang surut, yaitu pada tahun 1998 dimana Negara Indonesia sedang mengalami krisis ekonomi dan moneter. Sehingga banyak perusahaan-perusahaan industri dengan terpaksa mengurangi jumlah karyawannya, termasuk industri otomotif itu sendiri. Hal tersebut tentu juga memberikan dampak yang negatif bagi masyarakat.

Walaupun demikian perusahaan-perusahaan industri otomotif semakin banyak memproduksi kendaraan bermotor dengan berbagai jenis dan harga yang terjangkau oleh masyarakat dan tentunya produksinya juga akan meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini memperparah kondisi jalan yang menyebabkan kemacetan akibat dari kurangnya penertiban aturan lalu lintas dan kondisi lingkungan yang buruk akibat polusi udara.

Oleh karena itu penulis mencoba untuk memproyeksikan banyaknya kendaraan bermotor di Medan pada tahun 2013, untuk mengetahui seberapa besar peningkatannya.

1.2. Identifikasi Masalah

Penyusunan Tugas Akhir ini akan menguraikan tentang aspek-aspek jumlah kendaraan bermotor di Medan serta metode-metode perhitungannya.

Maka permasalahannya yang dikaji Tugas Akhir ini adalah :

1. Berapa banyak kendaraan bermotor menurut jenisnya di Medan pada tahun 2013

2. Jenis kendaraan bermotor manakah yang banyak terdapat di Medan tahun 2013

1.3.Maksud dan Tujuan

Maksud dan tujuan penyusunan Tugas Akhir ini adalah untuk mengetahui seberapa besar peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Medan pada tahun 2013. Dan diharapkan penulis juga dapat memberikan informasi bagi pemakai data, pembaca serta bagi kepentingan pemerintah daerah guna melihat jenis kendaraan bermotor manakah yang paling banyak terdapat di Medan pada tahun 2013 serta dampak-dampaknya.

1.4.Metodologi Penelitian

Untuk mendukung penyusunan Tugas Akhir ini, maka penulis membutuhkan data yang diperoleh melaui serangkaian kegiatan penelitian, riset maupun pengambilan data. Data didalam riset tersebut penulis menggunakan beberapa metode diantarannya:

1. Metode Penelitian Kepustakaan (Studi Literatur)

Dalam hal ini data serta keterangan-keterangan dapat dilakukan dengan membaca serta memperlajari buku-buku atau pun literatur pelajaran yang didapat diperkuliahan 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 Statistika (BPS) Propinsi 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 Kendaraan bermotor di Kota Medan tahun 2013 dengan menggunakan perumusan rata-rata bergerak linier (Linier Moving Average) yaitu :

= Smoothing pertama periode t = nilai rill periode t

= Jumlah Periode

b. Menentukan smoothing kedua (S”t)

S”t = smoothing kedua periode t

c. Menentukan besarnya konstanta (at)

= Besarnya konstanta periode t

d. Menentukan besarnya Slope (bt)

bt = slope/nilai trend dari data yang sesuai

e. Menentukan besarnya Forecast

Ft+m = at+bt(m)

Ft+m = Besarnya forecast

1.5.Lokasi dan Waktu

Dalam melakukan peninjauan untuk penyusunan Tugas Akhir ini penulis mengambil data yang ada pada Badan Pusat Statistika (BPS) Propinsi Sumatera Utara. Penulis mengambil data dari tahun yang lampau sampai tahun yang tertentu guna melakukan analisis. Sedangkan waktu yang digunakan untuk peninjauan adalah selama satu bulan.

1.6.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.

BAB III TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

Bab ini menjelaskan tentang sejarah singkat berdirinya Badan Pusat Statistika beserta struktur organisasinya.

BAB IV PEMBAHASAN

Bab ini menerangkan penganalisisan data yang telah diamati dan dikumpulkan.

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini membahas tentang software yang digunakan dalam analisis data serta cara penggunaan dari software yang dipakai.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menerangkan tentang kesimpulan data yang telah dianalisis serta saran-saran.

BAB II

TINJAUAN TEORITIS

2.1.Pengertian Peramalan

Dalam melakukan analisa ekonomi atau analisa kegiatan perusahaan, haruslah diperkirakan apa yang terjadi dalam bidang ekonomi atau dalam usaha pada masa yang akan datang. sementara Peramalan itu sendiri adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Metode peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu.

Baik tidaknya sesuatu peramalan disusun ditentukan oleh metode yang digunakan, juga ditentukan baik tidaknya informasi yang digunakan. Jika informasi yang digunakan tidak dapat meyakinkan, maka hasil peramalan yang disusun juga akan sukar dipercaya akan ketepatannya.

2.2.Kegunaan Peramalan

Seiring terdapat waktu tenggang (time lag) antara kesadaran akan peristiwa atau kebutuhan mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang (time lag)

ini merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Dalam situasi seperti ini peramalan diperlukan menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.

Organisasi selalu menetapkan saran dan tinjauan, berusaha menduga faktor-faktor lingkungan, lalu memilih tindakan yang diharapakan akan menghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut. Dalam hal ini peramalan merupakan bagian integra dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen yang diharapkan dapat mengurangi ketergantungan manajemen pada hal-ha yang belum pasti.

Ada 3 (tiga) peranan peramalan yang penting, yaitu :

1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia.

2. Penyediaan sumber daya tumbuhan.

3. Penentuan sumber daya yang diinginkan.

Walaupun terdapat banyak bidang lain yang memerlukan peramalan, namun 3 (tiga) kelompok diatas merupakan bentuk khas dari peramalan jangka pendek, menengah, dan panjang.

2.3.Jenis-jenis Peramalan

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

1) Peramalan yang subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut.

2) Peramalan yang objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan

padamasa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode dalam penganalisisan data tersebut.

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

1) Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan

hasil ramalan jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini mislnya diperlukan dalam penyusunan rencana pembangunan suatu negara atau daerah dan 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. Contohnya penyusunan rencana produksi, rencana penjualan, rencana persediaan, anggaran produksi, dan angaran 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 pendapatan, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunan. Biasanya peramalan secara kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan.

2) Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada

masa lau. 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 bawa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang

akan datang

2.4.Metodologi Penelitian

Metodologi 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 diratakan. Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu :

1. Moving Average (Rata-rata bergerak)

Motode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya kemudian menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk

periode yang akan datang. Metode in disebut rata-rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan (forecast). Metode moving average ini dibagi menjadi dua, yaitu :

a) Rata-rata bergerak tunggal (single moving average)

Metode ini mempunyai karakteristik khusus yaitu :

i. Menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data

historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya dengan empat bulan moving average, maka ramalan bulan kelima baru bisa dibuat setelah bulan keempat selesai/berakhir.

ii. Semakin panjang jangka waktu moving average, efek pelicinan semakin

terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin halus.

b) Rata-rata bergerak ganda (double moving average)

Sesuai dengan judul yang telah dibuat, bahwa analisis data dengan menggunakan metode rata-rata bergerak linier. Metode ini menggunakan bagian dari rata-rata bergerak ganda. Dasar dari metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang kedua. Rata-rata bergerak ganda ini merupakan rata-rata bergerak dan menurut simbol ditulis sebagai : MA(MxN) dimana artinya adalah MA(M) periode dari MA(N).

Adapun prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek :

2) Penyesuaian yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan

ganda pada waktu t (ditulis S’t-S”t)

3) Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t keperiode t+1 (atau keperiode

t+m jika kita meramalkan m periode kemuka).

Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melaui persamaan berikut :

a. Menentukan smoothing pertama (S’t)

= Smoothing pertama periode t = nilai rill periode t

= Jumlah Periode

b. Menentukan smoothing kedua (S”t)

S”t = smoothing kedua periode t

c. Menentukan besarnya konstanta (at)

= Besarnya konstanta periode t

d. Menentukan besarnya Slope (bt)

e. Menentukan besarnya Forecast Ft+m = at+bt(m)

Ft+m = Besarnya forecast

m = Jangka waktu forecast

2.5.Menghitung Nilai Kesalahan (Error) Ramalan

Dalam menghitung nilai kesalahan (Error) ramalan tersebut, dapat digunakan rumus dibawah ini :

Bilamana deret data menunjukkan trend, maka MA tunggal akan menghasilkan sesuatu yang menyerupai kesalahan sistematis dan kesalahan sistematis ini dapat dikurangi dengan menggunakan perbedaan antara lain rata-rata bergerak tunggal dan nilai rata-rata bergerak ganda.

Dalam peramalan time series, metode peramalan terbaik adalah metode yang memenuhi kriteria ketepatan ramalan. kriteria ini berupa Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

Untuk menilai tengah kesalahan persentase absolute (Mean Absolute Percentage Error) ditulis dengan :

BAB III

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.

2. Masa pemerintahan Jepang.

3. Masa kemerdekaan Republik Indonesia.

4. Masa Orde Baru.

5. Masa Reformasi sampai sekarang.

3.2.Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS)

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Non Departemen. Badan Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh Pemerintah antara lain bidang pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, social, ketenaga kerjaan, keuangan, pendapatan dan keagamaan.

Adapun kegiatan dari Badan Pusat Statistik ini antara lain :

1. Pengumpulan Data

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

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 dilasanakan pada tahun berakhiran 3 (tiga)

c. Sensus ekonomi yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 6 (enam)

Survei antara 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 adminitrasi dilakukan bekerjasama dengan departemen/instansi pemerintahan atau swasta yang mengelolah adminitrasi 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 memperlajari kegiatan aspek statistik guna memberi masukan untuk pengumpulan data statistik yang baru, penyempurnaan metode yang sudah ada diimplementasikan secara nasional.

2. Pengolahan Data

Kegiatan selanjutnya adalah pengolahan data, kegiatan ini dilakukan dengan dua cara yaitu cara komputerisasi dengan cara manual. Dibidang perangkat keras saat

ini BPS mempunyai jaringan yang terbesar di Indonesia hingga tingkat Kabupaten/Kotamadya dan dikelompokkan menurut Lokal Area Network untuk keperluan Resource Sharing.

3.3.Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

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

a. Pengkoodinasian 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.

Sebagaimana dalam lampiran dalam organisasi Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) 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 Statistik terdiri dari lima (5) bidang, yaitu :

2. Bidang Statistik Distribusi

3. Bidang Statistik Sosial

4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik (IPDS)

5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisi Statistik.

3.4.Tugas dan Wewenang Masing-Masing Bagian di Badan Pusat Statistik

Wewenang (Authority) adalah : hak untuk melakukan sesuatu atau memerintahkan orang lain untuk melakukan atau tidak melakukan sesuatu agar tercapai tujuan tertentu. Contoh : seorang manager suatu organisasi mempunyai hak untuk memberi perintah dan tugas serta menilai pelaksanaan kerja bawahannya.

Tugas ada : kewajiban untuk melakukan sesuatu agar tercapai tujuan tertentu. Contoh : sekretaris yang mengarsip surat, membuat notulen rapat.

3.4.1. Bagian Tata Usaha

a. Menyusun program kerja tahun bidang

b. Mengatur dan melaksanakan penghimpunan barang dan penyusunan program

kerja tahunan baik rutin maupun proyek kantor statistik propinsi dan menyampaikan ke Badan Pusat Statistik.

c. Mengatur dan melaksanakan urusan dalam yang meliputi surat-surat

penggandaan atau pergetakan kearsipan, rumah tangga dan pemeliharaan gedung keamanan dan lingkungan serta perjalanan dinas maupun luar negeri.

d. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan pembekalan yang meliputi penyusunan,penyimpanan atau penggudangan, inventarisasi dan penghapusan serta pemeliharaan perlengkapan.

e. Mengatur dan melaksanakan urusan dan keuangan yang meliputi tata usaha,

keuangan, perbankan, vertikasi dan pembukuan.

f. Mengatur dan melaksanakan urusan dan mutasi pegawai, pembinaan pegawai,

kesejahteraan pegawai, adminitrasi jabatan dan fungsional, hukum, organisasi tata laksana serta penyajian.

g. Menyusun laporan kegiatan bagian secara berkala dan sewaktu-waktu.

h. Mengatur dan melaksanakan urusan penyelenggaraan berbagai pelatihan teknis

dan pelatihan administratif.

3.4.2. Bidang Statistik Produksi

a. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi kegiatan statistik

pertanian, industri, konstruksi energi dan statistik produksi lainnya yang ditemukan.

b. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat

dibidang statistik produksi.

c. Mengatur dan mengkoordinasikan penyelenggaraan pelatihan petugas

lapangan dipusat pelatihan serta mengatur pencatahan pelatihannya.

d. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik Propinsi atau pimpinan bagian

proyek untuk menyiapkan program pelatihan petugas lapangan.

e. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dan pengawasan lapangan terhadap

f. Mengatur dan melaksanakan pengawasan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan data statistik produksi.

g. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data, mengatur dan menyiapkan

data statistik produksi melalui komputer sesuai yang diterapkan.

h. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil kerja kegiatan statistik produksi.

i. Mengatur dan menyiapkan hasil pengolahan statistik produksi.

j. Mengatur dan menyiapkan hasil pengolahan statistik produksi yang akan

dikirim ke pusat melalui komputer sesuai dengan jadwal yang ditentukan.

k. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi dalam

melakukan pembinaan secara teratur petugas pencacah, pengawas dan pemeriksaan pengumpulan data statistik produksi, Kabupaten, Kotamadya, maupun di kecamatan.

3.4.3. Bidang Statistik Distribusi

a. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi pelaksanaan kegiatan

statistik pertanian, industri pertambangan, energi dan statistik produksi lainnya yang ditentukan.

b. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat

dibidang statistik produksi.

c. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) memimpin proyek untuk

menyiapkan proyek tugas lapangan.

d. Mengatur dan mengkoordinasikan penyelenggaraan petugas lapangan di pusat

e. Mengatur dan melaksanakan dokumen yang diperlukan untuk pelaksanaan lapangan, melakukan pembinaan dan pengawasan terhadap kegiatan statistik produksi.

f. Melakukan pembinaan,pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan terhadap

pelaksanaan kegiatan statistik produksi.

g. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil

pengumpulan data statistik distribusi.

h. Mengatur dan melaksanakan pengolahan data statistik distribusi secara

sederhana sesuai yang diterapkan oleh pusat.

i. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data dan menyiapkan pengolahan

statistik distribusi melalui komputer sesuai yang diterapkan.

j. Mengatur dan mengevaluasi hasil kegiatan statistik distribusi sebagai bahan

masukan untuk penyempurnaan selanjutnya.

k. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi melakukan

pembinaan secara teratur petugas pencacah, pengawas dan pemeriksaan penyimpulan data statistik produksi, Kabupaten, Kotamadya atau pun di Kecamatan.

3.4.4. Bidang Statistik Sosial

a. Menyusun program kerja tahunan bidang-bidang yang utama ruang lingkup

bidang statistik kependudukan adalah meliputi pelaksanaan kegiatan statistik demokratis dan rumah tangga dan statistik kependudukan lainnya.

b. Mengatur keikutsertaan program lainnya yang akan diselenggarakan oleh

c. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi atau pimpinan bagian proyek untuk menyiapkan pengolahan latihan tugas lapangan.

d. Mengatur dan mengkoordinasi penyelenggaraan latihan tugas lapangan dipusat

serta mengatur penjatahan pelatihannya.

e. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dokumen untuk melaksanakan tugas

lapangan.

f. Melakukan pembinaan dan pengawasan lapangan terhadap pengawasan

kegiatan statistik kependudukan.

g. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data mengatur dan menyiapkan

pengolahan data statistik kependudukan melalui komputer sesuai yang ditetapkan.

h. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dokumen hasil dari pengumpulan

data statistik kependudukan.

3.4.5. Bidang Integrasi Pengolahan dan Desiminasi Statistik

a. Menyusun program kerja lapangan

b. Melasanakan penyusunan, pemeliharaan, penyelesaian permasalahan dan

pengembangan sistem jaringan komunikasi data sesuai dengan aturan yang ditetapkan serta membantu penyerapan teknologi informasi.

c. Mengatur dan melaksanakan keikutsertaan dalam program latihan yang

diselenggarakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dalam bidang pengolahan, penyajian dan pelayanan statistik.

d. Melaksanakan koordinasi pengolahan dan pemeliharaan perangkat keras dan

e. Mengatur integrasi penggunaan sistem dan program aplikasi pengolahan data statistik seperti data statistik kependudukan, data statistik produksi dan data statistik distribusi termasuk sarana pendukungnya.

3.5.Visi dan Misi Badan Pusat Statistik

3.5.1. Visi dari Badan Pusat Statistik

Badan Pusat Statistik (BPS) mempunyai misi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.

3.5.2. Misi dari Badan Pusat Statistik

Dalam menunjang pembangunan nasional Badan Pusat Statistik (BPS) mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif dan efisien.

3.6.Ruang Lingkup Kegiatan Kantor BPS Propinsi Sumatera 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

c. Mengolah data Badan Pusat Statistik

d. Menyajikan data Badan Pusat Statistik

e. Menganalisa data Badan Pusat Statistik

BAB IV

PEMBAHASAN

4.1. Pengumpulan Data

Pada bab 4 ini penulis akan memproyeksikan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Kota Medan tahun 2012. Dalam menghitung jumlah kendaraan bermotor tahun 2012, penulis menggunakan data tahun sebelumnya yaitu tahun 2001-2009. Adapun data jumlah kendaraan tahun 2001-2009 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :

Table 4.1 Jumlah Kendaraan menurut Jenisnya di Kota Medan Tahun/

Bulan

Mobil Penumpang

Mobil

Gerobak Bus

Sepeda Motor

2001 120271 88932 11042 493896

2002 128882 93989 11424 558236

2003 138179 99464 11815 657460

2004 149302 104776 12108 756569

2005 164314 112001 12406 883406

2006 175198 116184 12619 985745

2007 189157 120328 12751 1103707

2008 194285 124578 12923 1341873

2009 217836 126756 13175 1471956

Jumlah 1477424 987008 110263 8252848

4.2. Pengolahan Data

Dari data diatas maka penulis akan memproyeksikan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Kota Medan tahun 2012 dengan menggunakan metode pemulusan rata-rata bergerak ganda linier seperti tabel dibawah ini :

Tabel 4.2 Peramalan Jumlah Mopen di Kota Medan tahun 2013

Tahun Periode Mopen Rata-rata

Bergerak tunggal (S't) Rata-rata bergerak ganda (S''t)

a b Ft+m

2001 1 120271

2002 2 128882

2003 3 138179 129110,67

2004 4 149302 138787,67

2005 5 164314 150598,33 139498,89 161697,78 11099,44

2006 6 175198 162938,00 150774,67 175101,33 12163,33 172797,22

2007 7 189157 176223,00 163253,11 189192,89 12969,89 187264,67

2008 8 194285 186213,33 175124,78 197301,89 11088,56 202162,78

2009 9 217836 200426,00 187620,78 213231,22 12805,22 208390,44

2010 10 226036,44

2011 11 238841,67

2012 12 251646,89

2013 13 264452,2

Tabel 4.3 Peramalan Jumlah Gerobak di Kota Medan tahun 2013

Tahun Periode Mobil

gerobak Rata-rata bergerak tunggal (s't) Rata-rata bergerak ganda (s''t)

a b Ft+m

2001 1 88932

2002 2 93989

2003 3 99464 282385

2004 4 104776 298229

2005 5 112001 316241 298951,67 333530,33 17289,333

2006 6 116184 332961 315810,33 350111,67 17150,667 350819,67

2007 7 120328 348513 332571,67 364454,33 15941,33 367262,33

2008 8 124578 361090 347521,33 374658,67 13568,67 380395,67

2009 9 126756 371662 360421,67 382902,33 11240,33 388227,33

2010 10 394142,67

2011 11 405383

2012 12 416623,33

2013 13 427863,66

Tabel 4.4 Peramalan Jumlah Bus di Kota Medan tahun 2013

Tahun Periode Bus Rata-rata

Bergerak tunggal (S't) Rata-rata bergerak ganda (S''t)

a b Ft+m

2001 1 11042

2002 2 11424

2003 3 11815 11427,00

2004 4 12108 11782,33

2005 5 12406 12109,67 11773,00 12446,33 336,67

2006 6 12619 12377,67 12089,89 12665,44 287,78 12783,00

2007 7 12751 12592,00 12359,78 12824,22 232,22 12953,22

2008 8 12923 12764,33 12578,00 12950,67 186,33 13056,44

2009 9 13175 12949,67 12768,67 13130,67 181,00 13137,00

2010 10 13311,67

2011 11 13492,6667

2012 12 13673,6667

2013 13 13854,63

Tabel 4.5 Proyeksi Jumlah Sepeda Motor di Kota Medan tahun 2012

Tahun Periode Sepeda

Motor Rata-rata Bergerak tunggal (S't) Rata-rata bergerak ganda (S''t)

a b Ft+m

2001 1 493896

2002 2 558236

2003 3 657460 569864,00

2004 4 756569 657421,67

2005 5 883406 765811,67 664365,78 867257,56 101445,89

2006 6 985745 875240,00 766157,78 984322,22 109082,22 968703,44

2007 7 1103707 990952,67 877334,78 1104570,56 113617,89 1093404,44

2008 8 1341873 1143775,00 1003322,56 1284227,44 140452,44 1218188,44

2009 9 1471956 1305845,33 1146857,67 1464833,00 158987,67 1424679,89

2010 10 1623820,67

2011 11 1782808,33

2012 12 1941796

2013 13 1957693,67

Keterangan :

1. Mopen Kota

a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar

b. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar konstanta (a), dan besar slope (b) tahun 2009 adalah sebagai berikut :

Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mopen Kota tahun 2009-2013 dengan rumus sebagai berikut :

2. Mobil Gerobak

a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar

b. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar konstanta (a), dan besar slope (b) tahun 2009 adalah sebagai berikut :

360421,67

-360421,67 382902,33

13568,667

Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mobil Gerobak tahun 2009-2013 dengan rumus sebagai berikut :

3. Bus

a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar

b. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar konstanta (a), dan besar slope (b) tahun 2009 adalah sebagai berikut :

12768,67

-12768,67 13130,67

186,33

Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mobil Gerobak tahun 2009-2013 dengan rumus sebagai berikut :

4. Sepeda Motor

a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar

konstanta (a), dan besar slope (b) tahun 2008 adalah sebagai berikut :

b. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar

1146857,67

-1146857,67

13130,67

158987,67

140452,44

Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mobil Gerobak tahun 2009-2013 dengan rumus sebagai berikut :

Maka didapat ramalan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya dari tahun 2010-2012 adalah sebagai berikut :

Tabel 4.2.5 Ramalan Jumlah Kendaraan Bermotor menurut jenisnya dari tahun 2010-2013

Tahun Jumlah Mopen Jumlah

Gerobak

Jumlah Bus Jumlah Sepeda

Motor

2010 226036,44 394142,67 13311,67 1623820,67

2011 238841,67 405383 13492,67 1782808,33

2012 251646,89 416623,33 13673,67 1941769

4.3.Nilai Kesalahan dari Ramalan

Setelah penulis memproyeksikan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya, maka terdapat kesalahan (error) dalam peramalan tersebut seperti tabel berikut ini :

Tabel 4.3.1. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mopen di Kota Medan

Tahun Mopen Ft+m e abs e e^2 PE APE

2001 120271

2002 128882

2003 138179

2004 149302

2005 164314

2006 175198 172797,22 2400,78 2400,78 5763733,94 1,37032 1,37032

2007 189157 187264,67 1892,33 1892,33 3580925,44 1,0004 1,0004

2008 194285 202162,78 (7877,78) 7877,78 62059382,72 -4,0548 4,0548

2009 217836 208390,44 9445,56 9445,56 89218519,75 4,33609 4,33609

Jumlah 5860,89 21616,45 160622561,85 2,65206 10,7616

MSE 40155640,46

MAPE 2,6904

Tabel 4.3.2. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mobil Gerobak di Kota Medan

Tahun Mobil

Gerobak Ft+m e abs e e^2 PE APE

2001 88932

2002 93989

2003 99464

2004 104776

2005 112001

2006 116184 350819,67 -234635,67 234635,67 55053897636 -201,95 201,95

2007 120328 367262,33 -246934,33 246934,33 60976563333 -205,22 205,22

2008 124578 380395,67 -255817,67 255817,67 65442680284 -205,35 205,35

2009 126756 388227,33 -261471,33 261471,33 68367256412 -206,28 206,28

jumlah -998859,00 998859,00 249840397665,10 -818,80 818,80

MSE 62460099416

Tabel 4.3.3. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Bus di Kota Medan

Tahun Bus Ft+m e abs e e^2 PE APE

2001 11042

2002 11424

2003 11815

2004 12108

2005 12406

2006 12619 12783,00 -164,00 164 26896 -1,2996 1,2996

2007 12751 12953,22 -202,22 202,22 40892,93 -1,5859 1,5859

2008 12923 13056,44 -133,44 133,44 17806,23 -1,0326 1,0326

2009 13175 13137,00 38,00 38 1444 0,28843 0,28843

Jumlah -461,67 537,66 87309,16 -3,63 4,21

MSE 21759,79

MAPE 1,05163

Tabel 4.3.4. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Sepeda Motor di Kota Medan

Tahun Sepeda

Motor Ft+m e abs e e^2 PE APE

2001 493896

2002 558236

2003 657460

2004 756569

2005 883406

2006 985745 968703,44 135003,56 135003,56 18225961212,67 1,7288 1,7288

2007 1103707 1093404,44 248468,56 248468,56 61736625308,47 0,93345 0,93345

2008 1341873 1218188,44 253767,56 253767,56 64397974508,35 9,21731 9,21731

2009 1471956 1424679,89 -1424679,89 -1424679,89 2029712788970,41 3,21179 3,21179

Jumlah -787440,22 2061919,57 2174073349999,91 15,09 15,09

MSE 543518337499,98

Keterangan :

1. Mopen

a. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung

sebagai berikut :

b. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung

c. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung sebagai berikut :

d. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung

Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada proyeksi jumlah Mopen sebagai berikut :

2. Mobil Gerobak

a. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung

sebagai berikut :

b. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung

c. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung sebagai berikut :

d. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung

Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada proyeksi jumlah Mobil Gerobak sebagai berikut :

3. Bus Kota

a. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung

sebagai berikut :

b. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung

c. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung sebagai berikut :

d. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung

Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada proyeksi jumlah Bus Kota sebagai berikut :

4. Sepeda Motor

a. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung

sebagai berikut :

b. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung

c. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung sebagai berikut :

d. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung

Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada proyeksi jumlah Sepeda Motor sebagai berikut :

BAB V

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1.Pengertian Implementasi Sistem

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

Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis kedalam programming. Pada tahapan inilah seluruh hasil desain dituangkan kedalam bahasa permograman tertentu untuk menghasilkan sebuah sistem informasi yang sesuai dengan hasil desain tertentu.

Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis menggunakan satu perangkat lunak (software) sebagai implementasi sistem yaitu program excel dalam memperoleh masalah hasil perhitungan.

Selain berfungsi sebagai pengolah angka atau memanipulasi angka, excel juga dapat digunakan untuk memanipulasi teks komputer, untuk dapat mendayagunakan excel dengan maksimal, juga harus menguasai sistem operasi Microsoft Windows.

5.2.Pengertian Microsoft Excel

Microsoft Excel merupakan salah satu software yang dapat digunakan untuk mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data-data dan mempresentasikan kegrafik/diagram.

Sheet (lembar kerja) excel terdiri dari 356 kolom dan 65536 baris. Kolom diberi nama dengan huruf dimulai dari A,B,C……,Z. kemudian dilanjutkan AA,AB,AC sampai kolom IV. Sedangkan baris ditandai dengan angka, dimulai dari 1,2,3…….sampai angka 65536. Sedangkan satu sel dapat memuat sebanyak 32 karakter.

5.3.Langkah-Langkah Memulai Pengolahan Data Dengan Excel

Sebelum mengoperasikan software ini, pastikan bawa pada komputer telah terpasang program excel dengan langka-langkah sebagai berikut :

1. Klik tombol start

2. Pilih program dan klik Microsoft Excel

Sel aktif memiliki border gelap disekelilingnya dan alamat sel aktif ditampilkan pada kotak diatas 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” (=), misanya; =Sum (range) digunakan untuk menjumlahkan range tertentu. Nilai yang dihasilkan dapat berubah apabila rangkaian nilai dalam rumus berubah.

4. Memasukkan data kelembar kerja dengan langkah sebagai berikut :

a) Tempatkan petunjuk sel pada tempat atau sel tempat data tersebut akan

ditemnpatkan.

b) Ketik data yang akan dimasukkan.

c) Untuk mengakhiri, tekan enter atau tanda panah untuk berpindah sel atau

5.4. Menyimpan Data

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

a) Ketik file

b) Save as data

c) Klik OK atau enter

5.5. Pemrosesan Data dengan Rata-rata Bergerak 3 Tahunan

Selanjutnya adalah pemrosesan data dengan langkah sebagai berikut :

a. Rata-rata bergerak tunggal, 3 tahunan dihitung dari periode 1 sampai 3 sehingga

rumus yang tertera pada sel D4 aedalah : =SUM(C2:C4)/3

Sedangkan untuk periode selanjutnya tinggal menyalin atau mengcopy rumus tersebut.

b. Rata-rata bergerak bergerak ganda, 3 tahunan dihitung dari periode 3 sampai 5

yaitu didapat dari rata-rata bergerak tunggal, sehingga rumus yang tertera pada sel E6 adalah :

=SUM (D4:D6)/3

Sedangkan untuk periode selanjutnya tinggal menyalin atau mengcopy rumus tersebut.

c. Nilai a didapat dari 2 kali rata bergerak tunggal pada periode 5 dikurangi rata-rata bergerak ganda periode 5, sehingga rumus yang tertera pada sel F6 adalah : =2*D6-E6

Sedangkan untuk periode selanjutnya tinggal menyalin atau mengcopy rumus tersebut.

d. Nilai b didapat dari 2 kali dari rata-rata bergerak tunggal pada periode 5 dikurang

rata-rata bergerak ganda pada periode 5 dibagi rata-rata bergerak 3 tahunan dikurangi 1, sehingga rumus pada sel G6 adalah :

=2*(D6-E6)/(3-1)

e. Ramalan untuk periode 8 didapat dari nilai a ditambah dengan nilai b yang

sebelumnya dikali m=1,sehingga rumusnya pada sel H9 adalah : =F8+G8*1

Tetapi pada periode 9, m=2, periode 10, m=3, sehingga rumusnya pada sel H10 dan pada sel H11 adalah :

=F8+G8*2 =F8+G8*3

5.6. Menghitung Kesalahan Ramalan

1) Jumlah error, Absolute error, dan square error dengan rumus :

a. Untuk jumlah Error dapat digunakan rumus :

=SUM (D8:D9)

b. Untuk jumlah absolute Error dapat digunakan rumus : =SUM (E8:E9)

Maka hasil jumlah error adalah 21616,45

c. Untuk jumlah square error dapat digunakan rumus :

=SUM (F8:F9)

Maka hasil jumla error adalah 160622561,85

2) Menghitung Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error

(MAPE)

a. Menghitung MSE dapat menggunakan rumus :

=F10/2

Maka hasil MSE adalah 40155640,46

b. Menghitung MAPE dapat menggunakan rumus ;

=H10/2

5.7.Hasil Perhitungan Rata-rata Bergerak 3 Tahunan dalam Excel

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan dan analisa data yang dilakukan sebelumnya, maka kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut :

1. Dari hasil perhitungan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya, dapat

dilihat perkembangan jumlah Mopen, Mobil Gerobak, Bus dan Sepeda Motor mengalami peningkatan pada tahun 2013, yaitu Mopen 2.6904 unit dan Sepeda Motor 3.7728 unit, sedangkan jumlah Mobil Gerobak 204 unit, Bus 1.0516 unit mengalami penurunan pada tahun 2013.

2. Penulis dapat mengetahui kendaraan bermotor mana yang paling banyak

6.2. Saran

Berdasarkan hasil pengolahan dan penganalisaan data yang telah dilaksanakan, maka disaranakan :

Sebaiknya pemerintah lebih memprioritaskan waktu-waktu khusus beroperasi bagi kendaraan jenis mopen kota dan sepeda motor karena paling banyak diantara kendaraan jenis lainnya yang terdapat di kota Medan agar tidak mengakibatkan kemacetan.

DAFTAR PUSTAKA

1. Assauri, sofyan. 1984. Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta : Fakultas Ekonomi

Universitas Indonesia.

2. BPS. 2009. Profil Badan Pusat Statistik Provinsi, Medan

3. Deanto. 2002. Proyeksi Bisnis dengan Microsoft Excel, Jakarta : Alex Media

Komputindo, Jakarta : Alex Media Komputindo

4. Makridakis, Spyros dan Wheelwright, Steven, C. 1993. Metode dan Aplikasi

c. Nilai a didapat dari 2 kali rata bergerak tunggal pada periode 5 dikurangi rata-rata bergerak ganda periode 5, sehingga rumus yang tertera pada sel F6 adalah : =2*D6-E6

Sedangkan untuk periode selanjutnya tinggal menyalin atau mengcopy rumus tersebut.

d. Nilai b didapat dari 2 kali dari rata-rata bergerak tunggal pada periode 5 dikurang rata-rata bergerak ganda pada periode 5 dibagi rata-rata bergerak 3 tahunan dikurangi 1, sehingga rumus pada sel G6 adalah :

=2*(D6-E6)/(3-1)

e. Ramalan untuk periode 8 didapat dari nilai a ditambah dengan nilai b yang sebelumnya dikali m=1,sehingga rumusnya pada sel H9 adalah :

=F8+G8*1

Tetapi pada periode 9, m=2, periode 10, m=3, sehingga rumusnya pada sel H10 dan pada sel H11 adalah :

=F8+G8*2 =F8+G8*3

b. Untuk jumlah absolute Error dapat digunakan rumus : =SUM (E8:E9)

Maka hasil jumlah error adalah 21616,45

c. Untuk jumlah square error dapat digunakan rumus : =SUM (F8:F9)

Maka hasil jumla error adalah 160622561,85

2) Menghitung Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

a. Menghitung MSE dapat menggunakan rumus : =F10/2

Maka hasil MSE adalah 40155640,46

b. Menghitung MAPE dapat menggunakan rumus ; =H10/2

Maka hasil MAPE adalah 2,6904

5.7.Hasil Perhitungan Rata-rata Bergerak 3 Tahunan dalam Excel

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan dan analisa data yang dilakukan sebelumnya, maka kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut :

1. Dari hasil perhitungan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya, dapat dilihat perkembangan jumlah Mopen, Mobil Gerobak, Bus dan Sepeda Motor mengalami peningkatan pada tahun 2013, yaitu Mopen 2.6904 unit dan Sepeda Motor 3.7728 unit, sedangkan jumlah Mobil Gerobak 204 unit, Bus 1.0516 unit mengalami penurunan pada tahun 2013.

2. Penulis dapat mengetahui kendaraan bermotor mana yang paling banyak terdapat di Kota Medan tahun 2013 yaitu Sepeda Motor sebanyak 3.7728 Unit

6.2. Saran

Berdasarkan hasil pengolahan dan penganalisaan data yang telah dilaksanakan, maka disaranakan :

Sebaiknya pemerintah lebih memprioritaskan waktu-waktu khusus beroperasi bagi kendaraan jenis mopen kota dan sepeda motor karena paling banyak diantara kendaraan jenis lainnya yang terdapat di kota Medan agar tidak mengakibatkan kemacetan.

DAFTAR PUSTAKA

1. Assauri, sofyan. 1984. Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

2. BPS. 2009. Profil Badan Pusat Statistik Provinsi, Medan

3. Deanto. 2002. Proyeksi Bisnis dengan Microsoft Excel, Jakarta : Alex Media Komputindo, Jakarta : Alex Media Komputindo

4. Makridakis, Spyros dan Wheelwright, Steven, C. 1993. Metode dan Aplikasi Peramalan, Jakarta : Erlangga