Peramalan Tingkat Produksi Karet Rakyat Pada Tahun 2013-2014 Di Kabupaten Mandailing Natal

PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI KARET RAKYAT

PADA TAHUN 2013-2014 DI KABUPATEN

MANDAILING NATAL

TUGAS AKHIR

LUSYANA R. NAINGGOLAN

102407016

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2013

PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI KARET RAKYAT

PADA TAHUN 2013-2014 DI KABUPATEN

MANDAILING NATAL

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya

LUSYANA R. NAINGGOLAN

102407016

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2013

PERSETUJUAN

Judul : PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI KARET

RAKYAT PADA TAHUN 2013-2014 DI KABUPATEN MANDAILING NATAL

Katagori : TUGAS AKHIR

Nama : LUSYANA R. NAINGGOLAN

Nomor Induk Mahasiswa : 102407016 Program Studi : D3 STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA)

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juli 2013

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing

Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Rachmad Sitepu, M.Si NIP. 19620901 198803 1 002 NIP.19530418 198703 1 001

PERNYATAAN

PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI KARET RAKYAT PADA TAHUN 2013-2014 DI KABUPATEN

MANDAILING NATAL

TUGAS AKHIR

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

Medan, Juli 2013

LUSYANA R. NAINGGOLAN 102407016

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia – Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Peramalan Tingkat Produksi Karet Rakyat Pada Tahun 2013-2014 Di Kabupaten Mandailing Natal.

Terimakasih Penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Rachmad Sitepu,M.Si selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan Tugas Akhir ini. Terima kasih kepada Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo,M.Si dan Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU. Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si. PhD dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan – rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Ibunda tercinta Rumondang Lumban Gaol, Ayahanda tercinta Pandapotan Nainggolan, Adik dan semua ahli keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

Bab 1 Pendahuluan 1

1.1Latar Belakang 1 1.2Rumusan Masalah 2 1.3Batasan Masalah 3

1.4Maksud dan Tujuan 3 1.5Lokasi Penelitian 3

1.6Metode Penelitian 3 1.7Tinjauan Pustaka 4

1.8Sistematika Penulisan 6 Bab 2 Landasan Teoritis 8 2.1 Pengertian Peramalan 8 2.2 Jenis-jenis Peramalan 9 2.3 Metode Peramalan 10 2.3.1 Pengertian Metode Peramalan 10 2.3.2 Jenis-jenis Metode Peramalan 11 2.3.3 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan 12

2.3.4 Metode Pemulusan (Smoothing) 14

2.4 Metode Peramalan Yang Digunakan 17 Bab 3 Sejarah Singkat Tempat Riset 23 3.1 Sejarah Singkat Kabupaten Mandailing Natal 23

3.1.1 Latar Belakang Terbentuknya Kabupaten 23

Mandailing Natal 3.1.2 Lokasi dan Keadaan Geografis 27 3.1.3 Penduduk 28

3.1.4 Sumber Daya Alam 28 3.2 Sejarah Singkat BPS (Badan Pusat Statistik) 29 3.2.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda 29 3.2.2 Masa Pemerintahan Jepang 30 3.2.3 Masa Kemerdekaan Republik Indonesia 31 3.2.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang 32 3.2.5 Visi dan Misi BPS (Badan Pusat Statistik) 33 3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 34

Bab 4 Pengolahan Data 38

4.1 Data Yang Akan Diolah 38

4.2 Metode Smoothing Eksponensial Linear Satu Parameter 40 Dari Brown

4.3 Peramalan Produksi Karet Rakyat di Kabupaten 56 Mandailing Natal

4.4 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan dengan α = 0,1 58

Bab 5 Implementasi Sistem 61

5.1 Pengenalan Microsoft Excel 61

5.2 Langkah – langkah Memulai Microsoft Excel 62

5.2.1 Mengaktifkan Microsoft Excel 62

5.2.2 Tampilan Microsoft Excel 63

5.3 Metode Eksponensial Satu Parameter dari Brown 63 5.3.1 Metode Eksponensial Satu Parameter Dari Brown 64

5.4 Fungsi Pemulusan Eksponensial 64

5.5 Pembentukan Grafik 68

Bab 6 Kesimpulan dan Saran 71

6.1 Kesimpulan 71

6.2 Saran 72

Daftar Pustaka Lampiran

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 4.1 Data Produksi Karet Rakyat di Kabupaten 39

Mandailing Natal

Tabel 4.2 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 46 Dari Brown α = 0,1

Tabel 4.3 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 47 Dari Brown α = 0,2

Tabel 4.4 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 48 Dari Brown α = 0,3

Tabel 4.5 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 49 Dari Brown α = 0,4

Tabel 4.6 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 50 Dari Brown α = 0,5

Tabel 4.7 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 51 Dari Brown α = 0,6

Tabel 4.8 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 52 Dari Brown α = 0,7

Tabel 4.9 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 53 Dari Brown α = 0,8

Tabel 4.10 Metode Smoothing Eksponensial Satu Parameter 54 Dari Brown α = 0,9

Tabel 4.11 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan 55 Tabel 4.12 Peramalan Produksi Karet Rakyat di Kabupaten 57

Mandailing Natal Periode 2013-2014

DAFTAR GAMBAR

Halaman Gambar 5.1 Lembar Kerja Awal Microsoft Excel 62

Gambar 5.2 Tampilan Microsoft Excel 63

Gambar 5.3 Menu Data Analysis 65

Gambar 5.4 Input Range 66

Gambar 5.5 Hasil Eksponensial Smoothing 67

Gambar 5.6 Tampilan Chart 68

Gambar 5.7 Chart untuk Memilih Range Data 69

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Kabupaten Mandailing Natal sejak zaman penjajahan Belanda dikenal memiliki alam yang sangat subur. Bahkan, hampir 50% wilayah kabupaten ini masih berupa hutan dengan kayu sebagai produksi utamanya. Berdasarkan Kabupaten Mandailing Natal dalam angka 2010, kabupaten ini juga memiliki potensi di sektor pertanian padi, palawija, dan beberapa jenis tanaman hortikultura. Sementara itu, tanaman perkebunan yang paling menonjol di Kabupaten Mandailing Natal ialah tanaman karet.

Kabupaten Mandailing Natal merupakan daerah yang memiliki potensi sumber daya alam yang cukup besar untuk sektor pertanian, perkebunan dan pertambangan. Salah satu komoditi dari perkebunan adalah karet yang pengolahannya masih tetap pengolahan bahan baku. Daerah ini juga merupakan daerah yang sebagian besar penduduknya bermatapencaharian sebagai petani karet.

perkebunan rakyat lebih besar, tetapi hasil produksinya hampir sama dengan milik perkebunan swasta yang luasnya masih di bawah kebun rakyat. Hal itulah yang menjadi permasalahan, tentu saja masalah ini menjadi hal yang menarik untuk dipelajari. Karena jika tingkat produksi karet milik perkebunan rakyat meningkat, efeknya adalah kesejahteraan rakyat di Mandailing Natal akan meningkat. Kendala perkebunan rakyat itu umumnya adalah disebabkan minimalnya modal yang dimiliki, hingga mereka tidak bisa membeli bibit dan pupuk unggul. Tidak hanya masalah modal, tetapi perawatan, pengetahuan serta sumber daya manusia (SDM) petani juga masih rendah.

Melihat hal itu penulis tertarik untuk meramalkan tingkat produksi karet milik perkebunan rakyat yang saat ini tingkat produksinya hampir sama dibandingkan dengan perkebunan besar meskipun luas tanah lebih besar milik rakyat. Untuk mencapai tujuan yang diinginkan tersebut, maka penulis membuat tugas akhir dengan judul tulisan yaitu “Peramalan Tingkat Produksi Karet Rakyat Pada Tahun 2013-2014 Di Kabupaten Mandailing Natal”.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka yang menjadi rumusan masalah adalah berapa besar jumlah produksi karet rakyat yang dihasilkan di Kabupaten Mandailing Natal di tahun yang akan datang dan bagaimana upaya pemerintah untuk meningkatkan produktifitas karet rakyat.

1.3Batasan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka penulis membatasi masalah hanya peramalan tingkat produksi karet pada tahun 2013-2014 di Kabupaten Mandailing Natal.

1.4Maksud dan Tujuan Penelitian

Adapun maksud dan tujuan penulis dalam penulisan Tugas Akhir ini adalah untuk mengetahui berapa jumlah produksi karet rakyat di Kabupaten Mandailing Natal dan melihat perbandingannya dengan jumlah hasil produksi para petani. Dari hasil tersebut diharapkan dapat menjadi bahan masukan bagi pembaca maupun pemerintah daerah dalam melakukan tindakan-tindakan selanjutnya yang nantinya dibutuhkan.

1.5Lokasi Penelitian

Penelitian serta pengumpulan data dilakukan di BPS Propinsi Sumatera Utara. Penulis mengambil data dari tahun yang lampau sampai tahun tertentu guna melakukan analisis. Sedangkan waktu yang digunakan untuk peninjauan untuk pengumpulan data riset adalah dari tanggal 11 Maret, 19 Maret, dan 3 April 2013.

1. Studi kepustakaan (Studi Literatur )

Studi kepustakaan yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dari perpustakaan dengan cara membaca buku-buku referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yan mendukung penulisan tugas akhir.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini penulis lakukan dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Medan. Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dirangkum ulang berdasarkan data yang telah tersedia atau telah disusun oleh Badan Pusat Statistik Medan. 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. Melakukan Analisis Data

Pengolahan data produksi karet dari tahun 2000-2011 di Kabupaten Mandailing Natal dengan menggunakan Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda yaitu Metode Linier Satu Parameter dari Brown.

1.7 Tinjauan Pustaka

Teori penunjang yang digunakan untuk mewujudkan tulisan ini dikutip dari buku Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi ke II oleh Spyros Makridaks dan buku Teknik dan Metode Peramalan Sofjan Assauari tahun 1084.. Yang mana di dalam

Eksponensial Smoothing Tunggal bentuk umum yang digunakan dalam penyusunan suatu ramalan yaitu :

Sedangkan di dalam Eksponensial Smoothing yang linier atau yang dikenal dengan nama Metode atau taknik-taknik “Brown’s One Parameter Linier Eksponensial Smoothing”. Formula yang digunakan adalah :

Sedangkan :

Keterangan :

m = jumlah periode di depan yang diramalkan = Nilai eksponensial smoothing tunggal

= Nilai eksponensial smoothing ganda = parameter Pemulusan Eksponensial = konstanta pemulusan

=hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan

1.8 Sistematika Penulisan

Sistematika penulis 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 penulis ini. Adapun sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari Tugas Akhir ini yaitu sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada Bab ini berisi tentang latar belakang masalah, identifikasi masalah, batasan masalah, maksud dan tujuan, metode penelitian, tinjauan pustaka serta sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Pada Bab ini menguraikan tentang hal-hal yang berhubungan dengan permasalahan Tugas Akhir.

BAB 3 : SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET

Pada Bab ini menguraikan tentang sejarah berdirinya Badan Pusat Statistika (BPS) dan struktrur organisasinya.

BAB 4 : PENGOLAHAN DATA

Pada Bab ini berisi tentang cara penggunaan rumus yang telah ditentukan penulis.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Pada Bab ini berisi tentang cara memasukkan data dan menganalisa data tersebut dengan menggunakan Program Excel.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Pada Bab ini berisi tentang kesimpulan dan saran untuk permasalahan tersebut.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan

Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang akan diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Untuk memprediksi hal tersebut diperlukan data yang akurat di masa lalu, sehingga dapat dilihat prospek situasi dan kondisi di masa yang akan datang.

Pada umumnya kegunaan peramalan adalah sebagai berikut : 1. Sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efisien. 2. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang. 3. Untuk membuat keputusan yang tepat.

Kegunaan peramalan terlihat pada suatu pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan dalam berbagai kegiatan perusahaan. Baik tidaknya hasil suatu penelitian sangat ditentukan oleh ketetapan ramalan

yang dibuat. Walaupun demikian perlu diketahui bahwa ramalan selalu ada unsur kesalahannya, sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.

2.2 Jenis-Jenis Peramalan

1. Peramalan Kualitatif

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

2. Peramalan Kuantitatif

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

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

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

b. Informasi (data) tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik.

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

Pada penyusunan Tugas Akhir ini, peramalan yang digunakan penulis adalah peramalan kuantitatif.

2.3 Metode Peramalan

2.3.1 Pengertian Metode Peramalan

Metode Peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantitatif maupun kualitatif apa yang terjadi pada masa depan berdasarkan 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 yang objektif. Di samping itu, metode peramalan juga merupakan cara memperkirakan secara kwantitatif, maka oleh karena itu metode peramalan termasuk dalam kegiatan peramalan kwantitatif.

Metode peramalan merupakan cara memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa depan secara sistematis dan pragmatis, sehingga metode peramalan sangat berguna untuk dapat memperkirakan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan demikian metode peramalan diharapkan dapat memberikan objektifitas yang lebih besar. Di samping itu,

metode peramalan juga memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama atas permasalahan dalam suatu kegiatan peramalan, maka akan didapat dasar pemikiran dan pemecahan yang sama, karena argumentasinya sama.

Selain itu, metode peramalan memberikan cara pengerjaaan yang teratur dan terarah, sehingga dengan demikian dapat dimungkinkannya penggunaan teknik-teknik penganalisaan yang lebih maju.

Maka dapat disimpulkan bahwa metode peramalan sangat berguna, karena akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah-laku atau pola dari data yang lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan pragmatis, serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil ramalan yang dibuat.

2.3.2 Jenis-Jenis Metode Peramalan

1. Metode Peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu merupakan deret berkala (time series). Metode Peramalan yang termasuk pada jenis ini yaitu :

a. Metode Pemulusan (Smoothing) b. Metode Box Jenkins

2. Metode Peramalan yang didasarkan atas pengunaan analisis pola hubungan antar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktunya disebut Metode Korelasi atau sebab akibat ( metode kausal ). Metode peramalan yang termasuk dalam jenis ini adalah :

a. Metode Regresi dan Korelasi b. Metode Ekonometri

c. Metode Input Output

2.3.3 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan

Semua tipe organisasi telah menunjukkan keinginan yang telah meningkat untuk mendapatkan ramalan dan menggunakan sumber daya peramalan secara lebih baik. Dengan adanya sejumlah besar metode peramalan tersedia, maka masalah yang timbul bagi para praktisi ialah memahami bagaimana karakteristik suatu metode peramalan akan cocok bagi situasi pengambilan keputusan tertentu. Adapun enam faktor yang dapat diidentifikasi sebagai teknik dan metode peramalan, yaitu :

1. Horison waktu

Merupakan pemilihan yang didasarkan atas jangka waktu peramalan,yaitu: a. Peramalan yang segera dilakukan dengan waktu kurang dari satu

bulan.

c. Peramalan jangka menengah dengan waktu antara tiga bulan sampai dua tahun.

d. Peramalan jangka panjang dengan waktu dua tahun keatas. 2. Pola data

Salah satu dasar pemilihan metode peramalan ialah dengan memperhatikan pola data. Ada empat jenis pola data mendasar yang terdapat dalam suatu deretan data yaitu:

a. Pola Horisontal (H) terjadi apabila data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan (deret seperti ini ialah “stasioner” terhadap nilai rata-ratanya ).

b. Pola Musiman (M) terjadi apabila suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu).

c. Pola Siklis (C) terjadi apabila data dipengaruhi oleh fluktuasi jangka panjang dan lebih lama dari pola musiman, lamanya berbeda dari suatu siklus yang lain.

d. Pola Trend (T) terjadi apabila terdapat kenaikan atau penurunan jangka panjang dalam data.

3. Jenis dari model

Untuk mengklasifikasikan metode peramalan kuanitatif perlu diperhatikan model yang didasarinya. Model sangat penting diperhatikan, karena masing-masing model mempunyai fungsi yang berbeda.

4. Biaya yang dibutuhkan

Biaya sangat diperlukan dalam meneliti suatu objek, yang termasuk biaya dalam penggunaan metode peramalan antara lain, biaya penyimpanan data, biaya-biaya perhitungan, biaya untuk menganalisa dan biaya-biaya pengembangan.

5. Ketepatan metode peramalan

Tingkat ketepatan yang sangat erat hubungannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan. Dalam mengambil keputusan, variasi atau penyimpangan atas peramalan yang dilakukan antatara 10% sampai 15% , sedangkan untuk haln atau kasus lain mungkin menganggap bahwa adanya variasi atau penyimpangan atas ramalan sebesar 5% adalah cukup berbahaya.

6. Kemudahan dalam penerapan

Metode peramalan yang digunakan adalah metode yang mudah dimengerti dan mudah diterapkan dalam pengambilan keputusan dan analisisnya.

2.3.4 Metode Pemulusan ( Smoothing )

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

kedepan. Secara umum pemulusan ( smoothing ) dapat digolongkan menjadi beberapa bagian :

1. Metode Perataan ( Average ) a. Nilai Tengah ( Mean )

b. Rata-rata Bergerak Tunggal ( Single Moving Average ) c. Rata-rata Bergerak Ganda ( Double Moving Average ) d. Kombinasi Rata-rata Bergerak Lainnya

2. Metode Pemulusan ( Smoothing ) a. Pemulusan Eksponensial Tunggal

1. Satu Parameter ( One Parameter ) 2. Pendekatan Aditif ( ARRES )

Pendekatan ini digunakan untuk data-data yang bersifat stasioner dan tidak menunjukkan pola atau trend. Pendekatan ini memiliki kelebihan yang nyata dalam hal nilai yang dapat berubah secara terkendali, dengan adanya perubahan dalam pola datanya.

b. Pemulusan Eksponensial Ganda

1. Metode Linier Satu Parameter dari Brown

Keterangan :

= Nilai eksponensial smoothing tunggal = Nilai eksponensial smoothing ganda = parameter Pemulusan Eksponensial = konstanta pemulusan

= hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan

2. Metode Dua Parameter dari Holt

Metode ini digunakan untuk peramalan data yang bersifat trend.

( + ,

=

= +

Keterangan :

= parameter Pemulusan Eksponensial

c. Pemulusan Eksponensial Triple

1. Pemulusan Kwadratik Satu Parameter dari Brown

Dapat digunakan untuk meramalkan data dengan suatu pola trend dasar, bentuk pemulusan yang lebih tinggi dapat digunakan bila dasar pola datanya adalah kuadratik, kubik atau orde yang lebih tinggi.

Metode ini merupakan salah satu dari beberapa metode pemulusan eksponensial yang dapat menangani musiman.

d. Pemulusan Eksponensial Menurut Klasifikasi Pegels

Bentuk umum dari metode Pemulusan Eksponensial adalah :

Keterangan :

= Ramalan untuk periode mendatang

= Parameter eksponensial yang besarnya 0 < < 1 = Nilai aktual pada periode-t

= Ramalan pada periode-t

2.4 Metode Peramalan yang Digunakan

Untuk mendapatkan suatu hasil yang baik dan tepat maka haruslah diketahui dan digunakan metode peramalan yang tepat. Dalam meramalkan tingat produksi karet rakyat pada tahun 2013-2014 di Kabupaten Mandailing Natal, maka penulis menggunakan metode smoothing exponensial ganda yaitu “ Smoothing Eksponensial Satu Parameter dari Brown.”

Metode ini merupakan metode linier yang dikemukakan oleh Brown. Dasar pemikiran dari Smoothing Eksponensial Satu Parameter dari Brown adalah

serupa dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data sebenarnya. Bila terdapat unsur trend, perbedaan nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada pemulusan ganda dan disesuaikan untuk ternd. Persamaan yang dipakai dalam pelaksanaan Smoothing Eksponensial Satu Parameter dari Brown adalah sebagai berikut :

...( 2-1 ) ...( 2-2 ) ...( 2-3 ) ...( 2-4 ) ...( 2-5 )

Keterangan :

= Nilai Pemulusan Eksponensial Tunggal ( Single Eksponensial Smoothing Value )

= Nilai Pemulusan Eksponensial Ganda ( Double Eksponensial Smoothing Value )

= parameter Pemulusan Eksponensial = konstanta pemulusan

= hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan

Untuk menghitung nilai kesalahn ( error ) ramaln tersebut, dapat digunakan rumus di bawah ini :

e = ...( 2-6 ) ...( 2-7 )

Akhir persamaan ( 2-5 ) menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t. Ramalan untuk m periode ke muka adalah a, di mana merupakan nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecenderungan . Bila semua hasil hitungan telah didapat, maka semua data yang telah didapat dimasukkan ke dalam contoh tabel Smoothing Eksponensial Satu Parameter dari Brown berikut ini.

Aplikasi Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown Pada Data Produksi Karet Rakyat Di Kabupaten Mandailing Natal

Pada Tahun 2013-2014

(1) Tahun (2) Periode (tahun) (3) Produksi Karet Rakyat (4) Pemulusan Eksponensi al Tunggal (5) Pemulusan Eksponensial Ganda (6) Nilai (7) Nilai (8) Nilai F = Bila m = 1

2000 1 (2-1) (2-2) - - -

2001 2 ... ... (2-3) (2-4) -

2002 3 ... ... ... ... (2-5)

2003 4 ... ... ... ... ...

2004 5 ... ... ... ... ...

- - - ... ... ... ... ...

- - - ... ... ... ... ...

Perlu dipahami bahwa tidak ada suatu metode terbaik untuk suatu untuk suatu peramalan. Metode yang memberikan hasil ramalan secara tepat belum tentu tepat untuk meramalkan data yang lain. Data peramalan time series, metode peramalan terbaik adalah metode yang memenuhi kriteria ketetapan ramalan. Kriteria ini berupa Mean Absolute Deviation (MAD).

Berikut ini adalah Ketatapan Ramalan Beberapa Kriteria yang digunakan untuk menguji nilai ramalan yaitu :

a. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat ( Mean Square Error ) dirumuskan dengan :

b. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolute ( Mean Absolute Percentage Error ), dirumuskan dengan :

c. Kesalahan Persentase ( Percentage Error )

MAPE =

MSE =

d. Nilai Tengah Deviasi Absolute ( Mean Absolute Deviation ), dirumuskan dengan :

e. Jumlah Kuadrat Kesalahan ( Sum Square Error ), dirumuskan dengan :

Keterangan :

= Kesalahan pada periode ke-i Data aktual pada periode ke-i Nilai ramalan pada periode ke-i n = Banyaknya periode waktu

MAD =

BAB 3

SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET

3.1 SEJARAH SINGKAT KABUPATEN MANDAILING NATAL

3.1.1 Latar Belakang Terbentuknya Kabupaten Mandailing Natal

Pada tanggal 23 November 1998, Pemerintah Repuplik Indonesia menetapkan Undang-undang No.12 Tahun 1998 yaitu Undang-Undang tentang Pembentukan Pemerintahan Kabupaten Mandailing Natal menjadi daerah otonom yang berhak mengatur rumah tangganya sendiri dengan Bupati yang pertama H. Amiru Daulay, SH dan Wakil Bupati Ir. Masruddin Dalimunthe. Beliau- H. Amiru Daulay,SH-memerintah Kabupaten Mandailing Natal dari tahun 1998 hingga tahun 2009 dibantu oleh Drs. H. Azwar Indra Nasution yang menjabat sebagai Sekretaris Daerah.

Kabupaten Mandailing Natal merupakan pemecahan dari Kabupaten Tapanuli Selatan dengan wilayah administrasi terdiri dari atas 8 kecamatan, yakni:

1. Kec. Batahan dengan 12 desa; 2. Kec. Batang Natal dengan 40 desa; 3. Kec. Koya Nopan dengan 85 desa;

5. Kec. Panyabungan dengan 61 desa; 6. Kec. Natal dengan 19 desa;

7. Kec. Muara Batang Gadis dengan 10 desa; 8. Kec. Siabu dengan 30 desa;

Pada tanggal 29 Juli 2003 Kabupaten Mandailing Natal mengeluarkan Perda No. 7 dan 8 mengenai Pemekaran Kecamatan dan Desa. Dengan dikeluarkannya Perda tersebut maka Kabupaten Mandailing Natal memiliki 17 kecamatan dengan jumlah desa sebanyak 322 desa dan kelurahan sebanyak 7 kelurahan. Kecamatan hasil pemekaran tersebut terdiri atas:

1. Kecamatan Batahan; 2. Kecamatan Batang Natal; 3. Kecamatan Lingga Bayu; 4. Kecamatan Kotanopan; 5. Kecamatan Ulu Pungkut; 6. Kecamatan Tambangan;

7. Kecamatan Lembah Sorik Merapi; 8. Kecamatan Muara Sipongi;

9. Kecamatan Panyabungan;

10.Kecamatan Panyabungan Selatan; 11.Kecamatan Panyabungan Barat; 12.Kecamatan Panyabungan Utara; 13.Kecamatan Panyabungan Timur; 14.Kecamatan Natal;

15.Kecamatan Muara Batang Gadis; 16.Kecamatan Siabu;

17.Kecamatan Bukit Malintang;

Pada tanggal 15 Februari 2007 pemerintah Kabupaten Mandailing Natal mengeluarkan Perda Tahun 2007 tentang Pembentukan Kecamatan di Kabupaten Mandailing Natal, yaitu Kecamatan Ranto Baek, Kecamatan Huta Bargot, Kecamatan Puncak Sorik Merapi, Kecamatan Pakantan dan Kecamatan Sinunukan. Pada tanggal 7 Desember 2007 pemerintah Kabupaten Mandailing Natal mengeluarkan Perda Tahun 2007 tentang Pemecahan Desa dan Pembentukan Kecamatan Naga Juang Kabupaten Mandailing Natal.

Dengan demikian, Kabupaten Mandailing Natal kini memiliki 23 kecamatan dengan jumlah desa sebanyak 353 dan kelurahan sebanyak 32 kelurahan dengan 10 Unit Pemukiman Transmigrasi (UPT). Kecamtan hasil pemekaran tersebut terdiri atas:

1. Kecamatan Batahan; 2. Kecamatan Batang Natal; 3. Kecamatan Lingga Bayu; 4. Kecamatan Kotanopan; 5. Kecamatan Ulu Pungkut; 6. Kecamatan Tambangan;

9. Kecamatan Panyabungan;

10.Kecamatan Panyabungan Selatan; 11.Kecamatan Panyabungan Barat; 12.Kecamatan Panyabungan Utara; 13.Kecamatan Panyabungan Timur; 14.Kecamatan Natal;

15.Kecamatan Muara Batang Gadis; 16.Kecamatan Siabu;

17.Kecamatan Bukit Malintang; 18.Kecamatan Ranto Baek; 19.Kecamatan Huta Bargot;

20.Kecamatan Puncak Sorik Merapi; 21.Kecamatan Pakantan;

22.Kecamatan Sinunukan; 23.Kecamatan Naga Juang;

Perihal urusan rumah tangga daerah dimulai sebelum pembentukan pemerintah Kabupaten Mandailing Natal, dengan Peraturan Undang-Undang No. 15 Tahun 1950 yang kemudian diubah dengan Undang-Undang Darurat No. 16 Tahun 1955. Seiring dengan tuntutan daerah di era reformasi tahun 1998, maka Pemerintah RI mengeluarkan Undang-Undang No. 21 Tahun 2000 tentang Penyelenggaraan Otonomin Daerah di Kabupaten/Kota. Sampai saat ini Pemerintahan Kabupaten Mandailing Natal terdapat 12 dinas otonom yakni:

2. Dinas Perhubungan dan Informatika;

3. Dinas Pemuda, Olahraga, Kebudayaan dan Pariwisata; 4. Dinas Pertanian;

5. Dinas Kelautan dan Perikanan;

6. Dinas Perindustrian, Perdagangan, Koperasi, UKM dan Pasar; 7. Dinas Kehutanan dan Perkebunan;

8. Dinas Kesehatan; 9. Dinas Pekerjaan Umum;

10.Dinas Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah; 11.Dinas Pertambangan dan Energi;

12.Dinas Kependudukan, Catatan Sipil, Sosial, Tenaga Kerja dan Transmigrasi;

3.1.2 Lokasi dan Keadaan Geografis

Kabupaten Mandailing Natal berada di bagian selatan wilayah Propinsi Sumatra Utara, berbatasan langsung dengan Propinsi Sumatra Barat. Wilayah kabupaten ini berada pada ketinggian 0-1.315 m di atas permukaan laut, dengan topografi datar hingga pegunungan.

Secara geografis Kabupaten Mandailing Natal terletak antara 00°10’ hingga 10°50’LU dan 98°50’ hingga 100°10’BT. Batas-batas wilayah Kabupaten Mandailing Natal sebagai berikut:

Sebelah timur : Propinsi Sumatra Barat Sebelah barat : Samudra Hindia

Beragam bentang alam terdapat di Kabupaten Mandailing Natal. Mulai dari dataran rendah dengan kemiringan 0-2%, hingga daerah perbukitan dengan kemiringan 2-15%. Sebagian dataran rendah di kabupaten ini berada di pesisir Pantai Natal dan Sikara-Kara, sementara daerah perbukitan terdapat di Bukit Barisan yang membentang di beberapa kecamatan.

3.1.3 Penduduk

Berdasarkan hasil sensus penduduk tahun 2010, jumlah penduduk di Kabupaten Mandailing Natal tercatat 403.894 jiwa. Jumlah penduduk tersebut terdiri atas 198.623 laki-laki dan 205.271 perempuan. Dari seluruh kecamatan yang ada, Kecamatan Panyabungan memiliki jumlah penduduk terbanyak, yaitu 77.417 jiwa. Sementara itu, Kecamatan Naga Juang memiliki jumlah penduduk terendah di Kabupaten Mandailing Natal, yaitu 3.650 jiwa. Dengan luas wilaah 6.620,70 , rata-rata kepadatan penduduk di kabupaten ini berada pada kisaran 499 jiwa per

3.1.4 Sumber Daya Alam (Perkebunan)

Kabupaten Mandailing Natal memiliki beragam potensi alam yang sangat potensial untuk dikembangkan. Potensi tersebut meliputi sektor pertanian, perkebunan, peternakan, perikanan, kehutanan, hingga pertambangan.

Topografi wilayah Kabupaten Mandailing Natal yang terletak di dataran tinggi dan bergunung-gunung sangat potensial untuk pengembangan sektor perkebunan. Jenis tanaman perkebunan yang dikembangkan di wilayah Kabupaten Mandailing Natal ialah karet, sawit, kopi robusta, kopi arabika, kelapa, kakao, cengkih, kulit manis, aren, kemiri, dan jarak pagar. Sebagian besar perkebunan yang ada di kabupaten ini ialah perkebunan rakyat. Bahkan, berdasarkan Kabupaten Mandailing Natal dalam Angka 2010, hanya terdapat 28.567,65 ha perkebunan yang dikembangkan oleh perusahaan besar. Angka tersebut terdiri atas 28.666,65 ha perkebunan kelapa sawit, 60 ha perkebunan kopi, dan 441 perkebunan cengkih.

Berdasarkan kuantitas produksi, komoditas unggulan perkebunan di Kabupaten Mandailing Natal ialah karet. Dari 23 kecamatan yang ada, Kecamatan Panyabungan memiliki luas dan produksi karet tertinggi di Kabupaten Mandailing Natal, yaitu 9.213,76 ha dengan produksi 4.298,93 ton. Sementara itu, Kecamatan Bukit Malintang memiliki luas lahan dan produksi terendah di Kabupaten Mandailing Natal yaitu 1.545,78 ha dengan produksi 69,60 ton.

3.2 Sejarah Singkat BPS (Badan Pusat Statistik)

3.2.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda

1. Pada bulan Februari 1920, Kantor Statistik pertama kali didirikan oleh Direktur pertanian, Kerajinan dan Perdagangan (Directure Vand Landbow

Nijeverheiden Handed) dan Berkedudukan di Bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk mengolah dan mempublikasikan data statistik.

2. Pada bulan Maret 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.

3. Pada tanggal 24 September 1924, nama lembaga tersebut diganti dengan nama Central Kantor Voor de Statistik (CKS) atau kantor statistik dan di pindahkan ke Jakarta. Bersama dengan itu beralih pula pekerjaan mekanisme Statistik Perdagangan yang semula dilakukan oleh kantor Invoer Vitvoer en Accijnsen (IUA) yang sekarang disebut kantor Bea dan Cukai.

3.2.2 Masa Pemerintahan Jepang

1. Pada bulan Juni 1944, pemerintah Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan Statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang atau militer.

2. Pada masa ini Central Kantor Voor de Statistik (CKS) diganti namanya menjadi Shomubu Chosasitsu Gunseikanbu.

3.2.3 Masa Kemerdekaan Republik Indonesia

1. Setelah Proklamasi kemerdekaan 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) dipindahkan ke Yogyakarta sebagai sekuens dari perjanjian Linggarjati. Sementara itu pemerintah Belanda (NICA) di Jakarta mengaktifkan kembali Central Kantor Voor de Statistik (CKS).

2. Berdasarkan surat edaran kementrian kemakmuran tanggal 12 Juni 1950 Nomor 219/S.C, KAPURRI (Kantor Penyelidik Perangkaan Umum Republik Indonesia) dan Central Voor de Statistik (CKS) dilebur menjadi Kantor Pusat Statistik (KPS) dan berada dibawah dan bertanggung jawab menteri Kemakmuran.

3. Dengan surat Menteri Perekonomian tanggal 1 Maret 1952 Nomor p/44, Lembaga Kantor Pusat Statistik (KPS) berada dibawah dan bertanggungjawab menteri Perekonomian. Selanjutnya keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 Desember 1953 Nomor:18.099/M, KPS dibagi menjadi dua bagian yaitu bagian Research yang disebut Afdeling A dan bagian penyelenggaraan tata usaha yang disebut Afdeling B.

4. Dengan keputusan Presiden RI Nomor 131 tahun 1957, kementrian Perekonomian dipecah menjadi kementrian Perdagangan dan kementrian Perindustrian. Untuk selanjutnya keputusan Presiden RI Nomor 172,

terhitung tanggal 1 Juni 1957 Kantor Pusat Statistik (KPS) diubah menjadi Biro Pusat Statistik yang semula menjadi tanggung jawab dan wewenang berada dibawah perdanana mentri.

3.2.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang

1. Dalam rangka perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang handal, lengkap, tepat, akurat dan terpercaya mulai diadakan pembenahan pada organisasi Badan Pusat Statistik.

2. Dalam masa orde baru ini Badan Pusat Statistik telah mengalami empat kali perubahan struktur organisasi:

1) Peraturan Pemerintah Nomor 16 tahun 1968 tentang organisasi Badan Pusat Statistik.

2) Peraturan Pemerintah Nomor 6 tahun 1980 tentang organisasi Badan Pusat Statistik.

3) Peraturan Pemerintah Nomor 2 tahun 1992 tentang organisasi Badan Pusat Statistik dan Keputusan Presidan Nomor 6 tahun 1992 tentang kedudukan, fungsi, susunan dan tata Kerja Biro Pusat Statistik.

4) Undang-undang Nomor 16 tahun 1917 tentang Statistik

5) Keputusan Presiden RI Nomor 86 tahun1998 tentang Badan Pusat Statistik

6) Keputusan Pemerintah Nomor 51 tahun 1999 tentang Penyelenggaraan Statistik

3. 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 pemerintah Nomor 16 tahun 1968. Berdasarkan peraturan Pemerintah Nomor 6 tahun 1980 di tiap Propinsi terdapat perwakilan BPS.

4. Pada tanggal 17 Juni 1998 dengan keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor 86 tahun1998 ditetapkan Badan Pusat Statistik, sekaligus mengatur tata kerja dan struktur organisasi BPS yang baru.

3.2.5 Visi dan Misi BPS (Badan Pusat Statistik) Propinsi Sumatera Utara 1. Visi BPS (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 teknologi informasi yang mutakhir.

2. Misi BPS (Badan Pusat Statistik)

Dalam menunjuk pembangunan nasional Badan Pusat Statistik mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik serta pengembanan ilmu pengetahuan statistik.

3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara

Setiap perusahaan baik perusahaan pemerintah maupun swasta mempunyai struktur organisasi, karena perusahaan juga merupakan organisasi.Dimana organisasi adalah suatu sistem dari aktivitas kerjasama yang terorganisir, yang dilaksanakan oleh sejumlah orang untuk mencapai tujuan bersama.

Dalam struktur organisasi ditetapkan tugas-tugas, wewenang dan tanggung jawab setiap orang dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan serta bagaimana hubungannya yang satu dengan yang lain.

Dengan adanya struktur organisasi perusahaan yang baik, maka dapat diketahui pembagian tugas antara para pegawai dalam rangka pencapaian tujuan. Adapun struktur organisasi yang dipakai oleh Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara adalah struktur organisasi berbentuk Lini dan staff

1. Bagian Tata Usaha/Kepegawaian 2. Bidang Statistik Produksi

3. Bidang Statistik Distribusi 4. Bidang Statistik Kependudukan

5. Bidang Pengolahan, Penyajian dan Pelayanan Statistik 6. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Dalam menjalankan suatu organisasi maka diperlukan personal-personal jabatan tertentu dalam organisasi tersebut di mana masing-masing diberi tugas dan

fungsi job description atau pembagian kerja. Kepala kantor dibantu bagian tata usaha yang terdiri dari :

1. Sub Bagian Urusan Dalam 2. Sub Bagian Perlengkapan 3. Sub Bagian Keuangan 4. Sub Bagian Kepegawaian 5. Sub Bagian Bina Program

Sedangkan bidang penunjang statistik ada 5 bidang, yaitu: 1. Bidang Statistik Produksi

Bidang Statistik Produksi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik pertanian, industri serta statistik konstruksi pertambangan dan energi.

2. Bidang Statistik Distribusi

Bidang Statistik Distribusi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik konsumen dan perdagangan besar, statistik keuangan dan harga produsen serta Statistik Kesejahteraan.

3. Bidang Statistik Sosial

Bidang Statistik Kependudukan mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan,statistik demografi dan rumah tangga, statistik ketenaga kerjaan dan statistik.

4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Distribusi Sosial

Bidang Statistik Pengolahan Data mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan dan penyiapan data, penyusunan sistem dan program serta

5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan penyusunan neraca produksi, neraca konsumen dan akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistik.

BAB 4

PENGOLAHAN DATA

Pengolahan data dimaksudkan untuk menentukan sifat-sifat statistika dari waktu ke waktu, sehingga dapat ditetapkan suatu model penduga atau peramalan yang tepat serta dapat digunakan untuk meramalkan produksi karet rakyat pada tahun 2013-2014 di Kabupaten Mandailing Natal.

4.1 Data Yang Akan Diolah

Data yang dibutuhkan dalam menganalisis pada Tugas Akhir ini adalah data produksi karet rakyat di Kabupaten Mandailing Natal pada tahun 2000-2011. Data tersebut yaitu sebagai berikut :

Tabel 4.1 Data Produksi Karet Rakyat di Kabupaten Mandailing Natal

No. Tahun Produksi Karet ( Ton )

1 2000 26.993,68

2 2001 26.993,68

3 2002 26.993,68

4 2003 28.881,00

5 2004 32.403,39

6 2005 69.760,00

7 2006 34.302,44

8 2007 34.688,57

9 2008 34.615,80

10 2009 22.876,47

11 2010 59.999,55

12 2011 61.292,02

4.2 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

Dari data di atas produksi karet rakyat di Kabupaten Mandailing Natal, penulis menggunakan metode pemulusan ( Smoothing ) eksponensial ganda yaitu Metode Linier Satu Parameter dari Brown.

Tahap pertama dalam perhitungan ini adalah perhitungan pemulusan eksponensial tunggal. Pada saat t = 1, nilai tersebut tidak tersedia. Jadi nilai-nilai ini menggunakan suatu nilai-nilai rata-rata dari beberapa nilai-nilai pertama sebagai titik awal. Dengan menggunakan rumus ( 2-1 ) yaitu :

Untuk = 0,1 maka dapat dihitung :

Eksponensial tunggal periode ke-1 ( tahun 2000 ) = 26.993,68 ( Data awal )

Eksponensial tunggal periode ke-2 ( tahun 2001 ) = 0,1(26.993,68) + (1-0,1)26.993,68

= 26.993,68

Eksponensial tunggal periode ke-3 ( tahun 2002 ) = 0,1(26.993,68) + (1-0,1)26.993,68

= 26.993,68

Hasil dapat dilihat pada tabel 4.2

Dan tahap selanjutnya untuk menghitung peramalan tersebut yaitu mencari pemulusan eksponensial ganda dengan menggunakan rumus persamaan (2-2) yaitu :

Maka dapat dihitung :

Eksponensial ganda periode ke-2 (tahun 2001) = 0,1(26.993,68) + (1-0,1) 26.993,68

26.993,68

Eksponensial ganda periode ke-3 (tahun 2002) = 0,1(26.993,68) + (1-0,1) 26.993,68

26.993,68

Eksponensial ganda periode ke-4 (tahun 2003) = 0,1(27.182,41) + (1-0,1) 26.993,68

27.012,55

...

Selanjutnya dicari nilai dengan menggunakan rumus pada persamaan (2-3) yaitu :

Maka nilai dapat dihitung :

Nilai a untuk periode ke-2 (tahun 2001) = 2(26.993,68) - 26.993,68

= 26.993,68

Nilai a untuk periode ke-3 (tahun 2002) = 2(26.993,68) - 26.993,68

= 26.993,68

Nilai a untuk periode ke-4 (tahun 2003) = 2(27.182,41) – 27.012,55

= 27.352,27

...

Hasil dapat dilihat pada tabel 4.2

Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai dengan menggunakan rumus pada persamaan (2-4) yaitu :

Untuk periode ke-2 (tahun 2001) = 26.993,68 - 26.993,68)

= 0,00

Untuk periode ke-3 (tahun 2002) = 26.993,68 - 26.993,68)

= 0,00

Untuk periode ke-4 (tahun 2003) = 27.012,55 – 27.352,27)

= 18,87

...

Hasil dapat dilihat pada tabel 4.2

Dari perhitungan dan di atas dapat ditentukan ramalan produksi karet. Untuk itu tahap selanjutnya adalah dengan menggunakan persamaan (2-5) :

Untuk periode ke-3 (tahun 2002) dengan m =1 = 26.993,68 + 0,00(1)

= 26.993,68

= 26.993,68

Untuk periode ke-5 (tahun 2004) dengan m =1 = 27.352,27 + 18,87(1)

= 27.371,14

...

Hasil dapat dilihat pada tabel 4.2

Untuk mencari nilai MSE, maka harus ditentukan dahulu nilai dari e (kesalahan) dan ( kesalahan kuadrat) dengan menggunakan rumus :

e untuk periode ke-3 (tahun 2002) = 26.993,68 - 26.993,68

= 0,00

e untuk periode ke-4 (tahun 2003) = 28.881,00 - 26.993,68

= 1.887,32

e untuk periode ke-5 (tahun 2004) = 32.403,39 – 27.371,14

= 5.032,25

...

Hasil dapat dilihat pada tabel 4.2

Selanjutnya data yang dibutuhkan untuk menghitung nilai MSE adalah . Dari nilai e tiap-tiap periode di atas, dapat dikuadratkan menjadi :

untuk periode ke-3 (tahun 2002) = 0,00

untuk periode ke-4 (tahun 2003) = 3.561.976,78

untuk periode ke-5 (tahun 2004) = 25.323.499,80

...

Hasil dapat dilihat pada tabel 4.2

Dengan perhitungan yang sama, maka dapat ditentukan nilai smoothing eksponensial tunggal, ganda, dan ramalan yang akan datang untuk = 0,1 sampai dengan α = 0,9 yang ditampilkan pada tabel 4.2 sampai tabel 4.10

Tabel 4.2 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,1

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00

4 2003 28.881,00 27.182,41 27.012,55 27.352,27 18,87 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 27.704,51 27.081,75 28.327,27 69,20 27.371,14 5.032,25 25.323.499,80 6 2005 69.760,00 31.910,06 27.564,58 36.255,54 482,83 28.396,47 41.363,53 1.710.941.911,88 7 2006 34.302,44 32.149,30 28.023,05 36.275,54 458,47 36.738,37 -2.435,93 5.933.749,02 8 2007 34.688,57 32.403,22 28.461,07 36.345,38 438,02 36.734,01 -2.045,44 4.183.841,24 9 2008 34.615,80 32.624,48 28.877,41 36.371,55 416,34 36.783,40 -2.167,60 4.698.476,43 10 2009 22.876,47 31.649,68 29.154,64 34.144,72 277,23 36.787,89 -13.911,42 193.527.740,17 11 2010 59.999,55 34.484,67 29.687,64 39.281,69 533,00 34.421,95 25.577,60 654.213.563,21 12 2011 61.292,02 37.165,40 30.435,42 43.895,39 747,78 39.814,70 21.477,32 461.275.361,73

Tabel 4.3 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,2

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00

4 2003 28.881,00 27.371,14 27.069,17 27.673,12 75,49 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 28.377,59 27.330,86 29.424,33 261,68 27.748,61 4.654,78 21.666.995,47 6 2005 69.760,00 36.654,07 29.195,50 44.112,65 1.864,64 29.686,01 40.073,99 1.605.924.385,99 7 2006 34.302,44 36.183,75 30.593,15 41.774,35 1.397,65 45.977,29 -11.674,85 136.302.174,83 8 2007 34.688,57 35.884,71 31.651,46 40.117,96 1.058,31 43.171,99 -8.483,42 71.968.497,69 9 2008 34.615,80 35.630,93 32.447,36 38.814,50 795,89 41.176,27 -6.560,47 43.039.824,02 10 2009 22.876,47 33.080,04 32.573,89 33.586,18 126,54 39.610,40 -16.733,93 280.024.315,38 11 2010 59.999,55 38.463,94 33.751,90 43.175,98 1.178,01 33.712,72 26.286,83 690.997.446,08 12 2011 61.292,02 43.029,56 35.607,43 50.451,68 1.855,53 44.353,99 16.938,03 286.896.920,37

Tabel 4.4 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,3

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00 4 2003 28.881,00 27.559,88 27.163,54 27.956,21 169,86 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 29.012,93 27.718,36 30.307,50 554,82 28.126,07 4.277,32 18.295.449,27 6 2005 69.760,00 41.237,05 31.773,96 50.700,14 4.055,61 30.862,32 38.897,68 1.513.029.384,91 7 2006 34.302,44 39.156,67 33.988,78 44.324,56 2.214,81 54.755,75 -20.453,31 418.337.728,78 8 2007 34.688,57 37.816,24 35.137,01 40.495,46 1.148,24 46.539,37 -11.850,80 140.441.481,97 9 2008 34.615,80 36.856,11 35.652,74 38.059,47 515,73 41.643,70 -7.027,90 49.391.396,55 10 2009 22.876,47 32.662,22 34.755,58 30.568,85 -897,16 38.575,20 -15.698,73 246.450.103,70 11 2010 59.999,55 40.863,42 36.587,93 45.138,90 1.832,35 29.671,69 30.327,86 919.779.123,73 12 2011 61.292,02 46.992,00 39.709,15 54.274,84 3.121,22 46.971,25 14.320,77 205.084.514,04 JUMLAH 3.514.371.159,75

Tabel 4.5 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,4

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00

4 2003 28.881,00 27.748,61 27.295,65 28.201,56 301,97 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 29.610,52 28.221,60 30.999,44 925,95 28.503,54 3.899,85 15.208.861,22 6 2005 69.760,00 45.670,31 35.201,08 56.139,54 6.979,49 31.925,39 37.834,61 1.431.457.683,58 7 2006 34.302,44 41.123,16 37.569,92 44.676,41 2.368,83 63.119,03 -28.816,59 830.395.624,08 8 2007 34.688,57 38.549,33 37.961,68 39.136,97 391,76 47.045,24 -12.356,67 152.687.356,76 9 2008 34.615,80 36.975,92 37.567,37 36.384,46 -394,31 39.528,74 -4.912,94 24.136.941,52 10 2009 22.876,47 31.336,14 35.074,88 27.597,40 -2.492,49 35.990,15 -13.113,68 171.968.635,86 11 2010 59.999,55 42.801,50 38.165,53 47.437,48 3.090,65 25.104,90 34.894,65 1.217.636.564,69 12 2011 61.292,02 50.197,71 42.978,40 57.417,02 4.812,87 50.528,13 10.763,89 115.861.428,37

Tabel 4.6 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,5

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00 4 2003 28.881,00 27.937,34 27.465,51 28.409,17 471,83 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 30.170,37 28.817,94 31.522,79 1.352,43 28.881,00 3.522,39 12.407.231,31 6 2005 69.760,00 49.965,18 39.391,56 60.538,81 10.573,62 32.875,22 36.884,78 1.360.486.995,65 7 2006 34.302,44 42.133,81 40.762,69 43.504,94 1.371,13 71.112,43 -36.809,99 1.354.975.179,75 8 2007 34.688,57 38.411,19 39.586,94 37.235,44 -1.175,75 44.876,06 -10.187,49 103.785.003,44 9 2008 34.615,80 36.513,50 38.050,22 34.976,77 -1.536,72 36.059,70 -1.443,90 2.084.834,58 10 2009 22.876,47 29.694,98 33.872,60 25.517,37 -4.177,62 33.440,05 -10.563,58 111.589.275,23 11 2010 59.999,55 44.847,27 39.359,93 50.334,60 5.487,33 21.339,75 38.659,80 1.494.580.244,77 12 2011 61.292,02 53.069,64 46.214,79 59.924,50 6.854,86 55.821,93 5.470,09 29.921.852,13

Tabel 4.7 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,6

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00 4 2003 28.881,00 28.126,07 27.673,12 28.579,03 679,44 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 30.692,46 29.484,72 31.900,20 1.811,61 29.258,46 3.144,93 9.890.559,55 6 2005 69.760,00 54.132,99 44.273,68 63.992,29 14.788,96 33.711,81 36.048,19 1.299.471.973,44 7 2006 34.302,44 42.234,66 43.050,27 41.419,05 -1.223,41 78.781,25 -44.478,81 1.978.364.225,89 8 2007 34.688,57 37.707,01 39.844,31 35.569,70 -3.205,96 40.195,64 -5.507,07 30.327.770,64 9 2008 34.615,80 35.852,28 37.449,09 34.255,47 -2.395,22 32.363,74 2.252,06 5.071.759,02 10 2009 22.876,47 28.066,79 31.819,71 24.313,88 -5.629,38 31.860,25 -8.983,78 80.708.378,91 11 2010 59.999,55 47.226,45 41.063,75 53.389,14 9.244,04 18.684,50 41.315,05 1.706.933.651,04 12 2011 61.292,02 55.665,79 49.824,98 61.506,61 8.761,22 62.633,18 -1.341,16 1.798.714,63

Tabel 4.8 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,7

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00

4 2003 28.881,00 28.314,80 27.918,47 28.711,14 924,79 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 31.176,81 30.199,31 32.154,32 2.280,84 29.635,93 2.767,46 7.658.845,92 6 2005 69.760,00 58.185,04 49.789,32 66.580,76 19.590,01 34.435,16 35.324,84 1.247.844.207,99 7 2006 34.302,44 41.467,22 43.963,85 38.970,59 -5.825,47 86.170,78 -51.868,34 2.690.324.542,90 8 2007 34.688,57 36.722,17 38.894,67 34.549,66 -5.069,18 33.145,12 1.543,45 2.382.242,29 9 2008 34.615,80 35.247,71 36.341,80 34.153,62 -2.552,87 29.480,48 5.135,32 26.371.525,07 10 2009 22.876,47 26.587,84 29.514,03 23.661,66 -6.827,77 31.600,75 -8.724,28 76.113.023,75 11 2010 59.999,55 49.976,04 43.837,43 56.114,64 14.323,41 16.833,89 43.165,66 1.863.274.581,36 12 2011 61.292,02 57.897,23 53.679,29 62.115,16 9.841,85 70.438,05 -9.146,03 83.649.798,30

Tabel 4.9 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,8

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00

4 2003 28.881,00 28.503,54 28.201,56 28.805,51 1.207,88 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 31.623,42 30.939,05 32.307,79 2.737,48 30.013,39 2.390,00 5.712.090,44 6 2005 69.760,00 62.132,68 55.893,96 68.371,41 24.954,91 35.045,27 34.714,73 1.205.112.229,03 7 2006 34.302,44 39.868,49 43.073,58 36.663,40 -12.820,37 93.326,32 -59.023,88 3.483.818.334,70 8 2007 34.688,57 35.724,55 37.194,36 34.254,75 -5.879,22 23.843,02 10.845,55 117.625.937,45 9 2008 34.615,80 34.837,55 35.308,91 34.366,19 -1.885,45 28.375,53 6.240,27 38.941.030,26 10 2009 22.876,47 25.268,69 27.276,73 23.260,64 -8.032,18 32.480,74 -9.604,27 92.242.041,15 11 2010 59.999,55 53.053,38 47.898,05 58.208,71 20.621,32 15.228,46 44.771,09 2.004.450.517,28 12 2011 61.292,02 59.644,29 57.295,04 61.993,54 9.396,99 78.830,02 -17.538,00 307.581.550,66

Tabel 4.10 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

α = 0,9

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26.993,68 26.993,68 26.993,68

2 2001 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00

3 2002 26.993,68 26.993,68 26.993,68 26.993,68 0,00 26.993,68 0,00 0,00

4 2003 28.881,00 28.692,27 28.522,41 28.862,13 1.528,73 26.993,68 1.887,32 3.561.976,78 5 2004 32.403,39 32.032,28 31.681,29 32.383,26 3.158,88 30.390,86 2.012,53 4.050.293,10 6 2005 69.760,00 65.987,23 62.556,63 69.417,82 30.875,34 35.542,15 34.217,85 1.170.861.504,99 7 2006 34.302,44 37.470,92 39.979,49 34.962,35 -22.577,14 100.293,16 -65.990,72 4.354.775.735,87 8 2007 34.688,57 34.966,80 35.468,07 34.465,54 -4.511,42 12.385,20 22.303,37 497.440.159,02 9 2008 34.615,80 34.650,90 34.732,62 34.569,18 -735,46 29.954,12 4.661,68 21.731.265,59 10 2009 22.876,47 24.053,91 25.121,78 22.986,04 -9.610,83 33.833,73 -10.957,26 120.061.493,12 11 2010 59.999,55 56.404,99 53.276,67 59.533,31 28.154,88 13.375,21 46.624,34 2.173.829.237,42 12 2011 61.292,02 60.803,32 60.050,65 61.555,98 6.773,99 87.688,19 -26.396,17 696.757.742,51

Selanjutnya dihitung nilai MSE untuk α = 0,1 dengan rumus sebagai berikut :

Di mana : = 3.063.660.120,26

n = 10

maka : = 306.366.012,03

Tabel 4.11 Perbandingan Ukuran Ketetapan Metode Peramalan

α MSE

0,1 3.063.660.12,03 0,2 3.140.382.53,66 0,3 3.514.371.15,98 0,4 3.962.915.07,29 0,5 4.473.392.59,36 0,6 5.116.129.00,99 0,7 6.001.180.74,44 0,8 7.259.045.70,78 0,9 9.043.069.40,84 Sumber : Perhitungan

Dari tabel 4.11 di atas dapat dilihat bahwa yang menghasilkan nilai MSE yang minimum atau terkecil yaitu pada nilai parameter pemulusan α = 0,1 yaitu dengan nilai MSE = 306.366.012,03

4.3 Peramalan Produksi Karet di Kabupaten Mandailing Natal

Setelah diketahui bahwa error yang terdapat pada model data di atas maka dilakukan peramalan nilai produksi karet di Kabupaten Mandailing Natal untuk tahun 2013 dan tahun 2014 dengan menggunakan persamaan :

Setelah diperoleh model peramalan nilai produksi karet di Kabupaten Mandailing Natal, maka dapat dihitung untuk 2 periode kedepan untuk tahun 2013 dan 2014. Sebelumnya dihitung terlebih dahulu untuk tahun 2012 karena sumber data yang diperoleh belum keluar dari BPS (Badan Pusat Statistik). Seperti yang tertera di bawah ini :

Untuk periode ke-13 ( Tahun 2012 )

Ft+m = 43.895,39 + 747,78 ( m )

Ft+m = 43.895,39 + 747,78 ( 1 )

F12+1 = 44.643,17 Ton

Untuk periode ke-14 ( Tahun 2013 )

Ft+m = 43.895,39 + 747,78 ( m )

Ft+m = 43.895,39 + 747,78 ( 2 )

F12+2 = 45.390,94 Ton

F14 = 45.390,94 Ton

Untuk periode ke-15 ( Tahun 2014 )

Ft+m = 43.895,39 + 747,78 ( m )

Ft+m = 43.895,39 + 747,78 ( 3 )

F12+3 = 46.138,72 Ton

F15 = 46.138,72 Ton

Tabel 4.12 Peramalan Produksi Karet Rakyat di Kabupaten Mandailling Natal Periode Tahun 2013-2014

Tahun Periode Forecasting

2013 14 45.390,94

2014 15 46.138,72

4.4 Ukuran Ketetapan Metode Peramalan dengan α = 0,1

Nilai-nilai kesalahan yang diperoleh dari data peramalan di atas adalah :

1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Squared Error ) adalah

MSE =

=

= 306.365.970,30

2. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolute (Mean Absolute Percentage Error), dirumuskan dengan :

MAPE =

=

= 23,909

3. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolute ( Mean Absolute Percentage Error ), dirumuskan dengan :

=

= 7,90

4. Jumlah Kuadrat Kesalahan ( Sum Square Error), dirumuskan dengan :

SSE =

= 3.063.659.702,98

5. Jumlah Nilai Tengah Galat Absolute (Mean Absolute Error)

MAE =

=

Tabel 4.13 Nilai Kesalahan

PERIODE Produksi

Karet Peramalan Kesalahan

Kesalahan Absolute

Kesalahan Kuadrat

Kesalahan Persentase

Kesalahan Persentase Absolute

1 26.993,68

2 26.993,68

3 26.993,68 26.993,68 0,00 0,00 0,00 0,00 0

4 28.881,00 26.993,68 1.887,32 1.887,32 3.561.976,78 6,53 6,53

5 32.403,39 27.371,14 5.032,25 5.032,25 25.323.540,06 15,53 15,53

6 69.760,00 28.396,47 41.363,53 41.363,53 1.710.941.614,06 59,29 59,29

7 34.302,44 36.738,37 -2.435,93 2.435,93 5.933.754,96 -7,10 7,1

8 34.688,57 36.734,01 -2.045,44 2.045,44 4.183.824,79 -5,90 5,9

9 34.615,80 36.783,40 -2.167,60 2.167,60 4.698.489,76 -6,26 6,26

10 22.876,47 36.787,89 -13.911,42 13.911,42 193.527.606,42 -60,81 60,81

11 59.999,55 34.421,95 25.577,60 25.577,60 654.213.621,76 42,63 42,63

12 61.292,02 39.814,70 21.477,32 21.477,32 461.275.274,38 35,04 35,04

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengenalan Microsoft Excel

Pada penyusunan Tugas Akhir ini, dalam pengolahan data penulis menggunakan program Microsoft Excel. Di mana Microsoft Excel adalah aplikasi pengolah angka (spread sheet) yang sangat popular dan canggih saat ini yang dapat digunakan untuk mengatur, menyediakan maupun menganalisa data dan mempersentasikan dalam bentuk tabel, grafik atau diagram.

Excel merupakan produk unggulan dari Microsoft Corporation yang banyak berperan dalam pengelolaan informasi khususnya data yang berbentuk angka. Dihitung, diproyeksikan, dianalisa dan dipresentasikan data pada lembar kerja. Microsoft telah mengeluarkan Excel dalam berbagai versi mulai versi 4, versi 5, versi 97, versi 2000, Microsoft Excel 2003 atau Microsoft Excel XP, Microsoft Excel 2007 dan sekarang Microsoft Excel 2010.

Lembar kerja (Sheet) Excel terdiri dari 256 kolom dan 65536 baris. Perpotongan baris dan kolom disebut sel (cell). Sel diberi nama menurut posisi kolom dan baris di lokasi sel tersebut berada. Kolom diberi nama dengan huruf

mulai dari A,B,C,...,Z. Kemudian dilanjutkan AA, AB, AC sampai kolom IV. Sedangkan baris ditandai dengan angka mulai dari 1,2,3... sampai angka 65536.

5.2 Langkah-langkah Memulai Microsoft Excel

5.2.1 Mengaktifkan Microsoft Excel

Sebelum mengoperasikan software ini, pastikan bahwa pada komputer terpasang pada program excel. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :

a. Klik tombol Start pada taskbar, lalu pilih Programs, lalu akan tampil program aplikasi yang telah diinstal.

b. Pilih dan klik program

5.2.2 Tampilan Microsoft Excel

Gambar 5.2: Tampilan Microsoft Excel

5.3 Implementasi Sistem Peramalan Produksi Karet Di Mandailing Natal

Fungsi dalam excel ditujukan untuk memudahkan pengetikan formula, yang lazim diperlukan dalam melakukan perhitungan aritmatik dan operasi standar lazim yang sering diulangi.

Terdapat banyak fungsi-fungsi statistik yang disediakan oleh Microsoft Excel, diantaranya adalah fungsi average, fungsi standar deviasi, fungsi median, fungsi mean dan masih banyak fungsi statistika lainnya.

5.3.1 Metode Eksponensial Satu Parameter dari Brown

Langkah-langkah yang digunakan untuk menentukan peramalan dari data-data aktual yang tersedia untuk diolah sehingga dapat dicari ramalan untuk periode selanjutnya adalah sebagai berikut:

1. Pada lembar kerja excel, masukkanlah data-data yang ingin anda hitung. 2. Lalu hitunglah Metode Eksponensial Tunggal dengan rumus :

3. Kemudian Metode Eksponensial Ganda dapat dihitung dengan rumus :

4. Nilai a dihitung dengan rumus :

5. Nilai b dihitung dengan rumus : =

6. Nilai ramalan dapat dihitung dengan rumus : =

5.4 Fungsi Pemulusan Eksponensial

Pemulusan eksponensial adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada tahun yang akan datang. Langkah-langkah yang digunakan untuk menentukan pemulusan eksponensial

dari data-data aktual yang tersedia untuk diolah sehingga dapat dicari ramalan untuk periode selanjutnya adalah sebagai berikut :

1. Pada lembar kerja Microsoft Excel masukkan data-data Produksi Karet. 2. Lalu hitunglah pemulusan eksponensial dengan cara pilih menu data, lalu

klik Data Analysis.

3. Setelah itu, akan tampil Analysis Tools, pilih Eksponensial Smoothing, lalu klik OK. Maka akan keluar tampilan sebagai berikut:

4. Masukkan Input Range pada menu Input dengan memasukkan range pada data aktual yang telah dimasukkan di Microsoft Excel dan Damping Factor.

Gambar 5.4 : Input Range

5. Kemudian masukkan Output Range pada menu Output Option dengan menentukan hasil output ditempatkan, Lalu klik

6. OK, maka hasil output akan muncul pada sel yang telah ditentukan.

7. Untuk mencari pemulusan yang kedua digunakan formula yang sama, yaitu dengan memasukkan data hasil pemulusan pertama.

Gambar 5.5 : Hasil Eksponensial Smoothing

8. Nilai dihitung dengan menggunakan rumus perkalian, pembagian, jumlah dan selisih, maka dalam perhitungan pada Microsoft Excel ini hanya digunakan data angka (numerik) sebagai formula untuk menyelesaikan perhitungan nilai-nilai yang lain, yaitu nilai ramalan (Ft) dan kesalahan (e).

9. Penentuan nilai at baru bisa dicari pada tahun kedua yaitu dengan rumus :

= (2*D4) - (E4) .Dalam kasus ini menghasilkan angka: 26.993,68. Untuk tahun-tahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut.

10.Penentuan nilai bt baru bisa dicari pada tahun kedua yaitu dengan rumus

yang tertera pada sel G4 adalah : = (0.9/0.1)*(D4-E4). Dalam kasus ini menghasilkan angka: 0. Untuk tahun-tahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut.

11.Persamaan Ft untuk tahun ketiga yaitu pada sel H5 dapat dicari dengan

menggunakan rumus : F4 + G4 dengan hasil angka :26.993,68. Untuk peramalan berikutnya hanya menyalin dari rumus tersebut.

5.5 Pembentukan Grafik

Chart adalah grafik yang dibentuk berdasarkan data pada worksheet. Microsoft excel menyediakan fasilitas yang sangat lengkap untuk membuat aneka bentuk grafik. Langkah-langkahnya :

1. Blok seluruh tabel yang akan dijadikan grafik.

2. Pilih menu Insert, Chart. Maka akan tampil seperti gambar di bawah ini :

3. Lalu pilih jenis chart yang akan ditentukan. Pada bagian ini juga dapat mengedit, menambah atau mengurangi data.

Gambar 5.7 : Chart untuk memilih range data

4. Setelah itu data labels yang salah pada saat kita melakukan penginputan yaitu menentukan mana variabel catagory (X) axis dan value (Y) axis,

maka kita dapat menggunakan select data source untuk mengedit Legend Entries (Series) dan Horizontal (Catagory) Axis Labels pada menu Select Data.

5. Langkah terakhir ini berguna untuk menentukan lokasi grafik, apakah pada satu sheet (embedded Chart) tersendiri atau pada worksheet tempat data table (stand alone Chart).

Gambar 5.8 : Menentukan Lokasi Grafik

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

Setelah selesai bekerja dengan excel dan ingin keluar dari excel pilih exit

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

Setelah penulis menyelesaikan Tugas Akhir ini maka penulis mengambil beberapa kesimpulan dan saran. Adapun kesimpulan dan saran tersebut adalah :

6.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari Tugas Akhir ini adalah :

1. Bahwa tingkat produksi karet rakyat di Kabupaten Mandailling Natal memiliki peranan penting dalam tingkat perekonomian khususnya di bidang pertanian di Kabupaten Mandailing Natal.

2. Bentuk metode peramalan yang dipilih untuk meramalkan produksi karet rakyat di Kabupaten Mandailing Natal berdasarkan data tahun 2000 sampai tahun 2011 adalah Metode Linier Satu Parameter Dari Brown berdasarkan kriteria MSE terkecil dengan α = 0,1 yaitu dengan nilai 3.063.660.12,03.

3. Dilihat dari nilai-nilai yang diperoleh seberapa besar kesalahan peramalan yang dihitung, di mana dari perhitungan data di atas telah didapat Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (MSE) adalah 306.365.970,30. Nilai Tengah

Tengah Kesalahan Persentase (MPE) adalah 7,90. Jumlah Kuadrat Kesalahan (SSE) adalah 3.063.659.702,98 dan Jumlah Nilai Tengah Galat Absolute (MAE) adalah 11589,841.

4. Bentuk persamaan produksi karet rakyat di Kabupaten Mandailing Natal berdasarkan data tahun 2000 sampai dengan tahun 2011 untuk periode 2 tahun ke depan adalah Ft+m = 43.895,39 + 747,78 ( m ). Di mana m adalah

jumlah periode ke depan yang ingin diramalakan = 1,2,3,...,n

5. Nilai ramalan produksi karet rakyat di Kabupaten Mandailing Natal untuk periode ke 14 (tahun 2013) adalah sebesar 45.390,94 Ton dan untuk periode ke 15 (tahun 2014) adalah sebesar 46.138,72 Ton.

6.2 Saran

Adapun saran yang penulis ingin sampaikan adalah :

1. Dalam menentukan tingkat produksi karet di Kabupaten Mandailing Natal, pemerintah dapat menggunakan Analisis Peramalan dengan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda.

2. Dalam menaksir tingkat produksi karet di Kabupaten Mandailling Natal dengan menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda, akan sangat membantu jika mengolah data dengan menggunakan alat bantu komputer, khususnya aplikasi Excel.

3. Melihat kecendrungan data yang stabil hendaknya pemerintah dapat mempersiapkan fasilitas yang dapat membantu rakyat dalam upaya

meningkatkan jumlah produksi karet agar perekonomian rakyat juga dapat meningkat.

4. Sebagai bahan pertimbangan dan perbandingan dalam mengambil berbagai kebijakan, metode peramalan yang dibahas dalam Tugas Akhir ini akan sangat membantu.

DAFTAR PUSTAKA

Makridakis, Spyros. 1993. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Erlangga

Assauari, Sofjan. 1084. Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta: Fakultas Ekonomi UI

Suliyanto,SE,M.Si. 2005. Metode Riset Bisnis. Yogyakarta: Andi

BPS. 2003. Mandailing Natal Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

BPS. 2007. Mandailing Natal Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

BPS. 2008. Mandailing Natal Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

BPS. 2011. Mandailing Natal Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU MedanTelp.(061)8211050FAX(061)8214290

Nomor : /H5.2.1.8/SPB/2013 Medan, Maret 2013 Lampiran :

Hal : Pengumpulan Data Riset Mahasiswa Program Diploma III Statistika

Departemen Matematika FMIPA USU

Kepada Yth :

Kepala Badan Pusat Statistika (BPS) Sumatera Utara Jl. Asrama No. 179

Medan

Dengan hormat,

Bersama ini kami mohon kesediaan saudara untuk menerima Mahasiswa Program Studi Diploma III Statistika FMIPA USU, untuk mengadakan penelitian atau pengumpulan data atas nama :

NAMA NIM

LUSYANA R. NAINGGOLAN 102407016

Data yang akan diteliti khususnya dipergunakan untuk menyususn Tugas Akhir Mahasiswa yang bersangkutan pada Program Studi Diploma III Statistika FMIPA USU.

Demikian hal ini kami sampaikan, atas perhatian dan kerjasama yang baik kami ucapkan terima kasih.

A.n. Dekan FMIPA USU Pembantu Dekan I

Dr. Sutarman, M.Sc

NIP. 19631026 199103 1 001 Tembusan:

1. Ketua Program Studi Diploma III Statistika 2. Arsip

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU MedanTelp.(061)8211050FAX(061)8214290

Nomor : /UN5.2.1.8/SPB/2013 Medan, 13 Maret 2013 Lampiran : -

Hal : Pengumpulan Data Riset Mahasiswa

Kepada Yth :

Kepala Badan Pusat Statistika (BPS) Sumatera Utara Jl. Asrama No. 179

Medan

Dengan hormat,

Bersama ini kami sampaikan kepada saudara, bahwa mahasiswa Program Studi Diploma 3 Statistika FMIPA USU Medan, akan melaksanakan Pengumpulan Data Riset di instansi yang saudara pimpin, yang akan dipergunakan dalam penyusunan Tugas Akhir.

Sehubungan dengan hal tersebut di atas, kami mohon bantuan saudara agar dapat menerima mahasiswa yang bernama di bawah ini untuk melakukan Pengumpulan Data Riset.

Nama mahasiswa yang akan melakukan Pengumpulan Data Riset sebagai berikut :

No. Nama Mahasiswa NIM Program Studi

1 Lusyana R. Nainggolan 102407016 D3 Statistika

Demikian kami sampaikan, atas kerjasama dan bantuannya kami ucapkan terima kasih.

A.n Dekan

Pembantu Dekan I

Dr. Marpongahtun, M.Sc NIP. 19611115 198803 2 002

Tembusan:

Medan, 8 April 2013 Nomor : 12563

Lampiran :

Hal : Surat Riset Pengumpulan Data Kepada Yth,

Dekan Fakultas MIPA Universitas Sumatera Utara Di

Medan

Dengan Hormat,

Bersama dengan ini diberitahukan bahwa Mahasiswa Program Studi Diploma-3 Statistika FMIPA Universitas Sumatera Utara,

Nama : Lusyana R. Nainggolan

NIM : 102407016

Program Studi : Diploma-3 Statistika Universitas Sumatera Utara

Adalah benar telah melaksanakan riset pengumpulan data di Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara di Jalan Asrama N0. 179 Medan, pada tanggal 11 Maret, 19 Maret, dan 3 April 2013.

Kegiatan ini dilaksanakan guna menyelesaikan Tugas Akhir pada Program Studi Diploma-3 Statistika FMIPA Universitas Sumatera Utara Medan.

Demikian surat ini diperbuat untuk digunakan seperlunya.

A.n Kepala BPS Provinsi Sumatera Utara Kepala Seksi Desiminasi dan Layanan Statistika

PENDI DEWANTO NIP. 19760502 199712 1 001

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU MedanTelp.(061)8211050FAX(061)8214290

KARTU BIMBINGAN TUGAS AKHIR MAHASISWA

Nama Mahasiswa : Lusyana R. Nainggolan Nomor Induk Mahasiswa : 102407016

Judul Tugas Akhir : Peramalan Tingkat Produksi Karet Rakyat Pada Tahun 2014 Di Kabupaten Mandailing Natal

Dosen Pembimbing : Drs. Rachmad Sitepu, M.Si Tanggal Mulai Bimbingan :

Tanggal Selesai Bimbingan :

NO. Tanggal Asistensi Bimbingan

Pembahasan Asistensi Pada Bab

Paraf Dosen

Pembimbing Keterangan

Diketahui :

Ketua Departemen Matematika Disetujui Dosen Pembimbing

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU MedanTelp.(061)8211050

Fax.(061)8214290, Medan 20155

SURAT

KETERANGAN Hasil Uji Program Tugas Akhir

Yang Bertanda tangan di bawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Progam D3 Statistika:

Nama : Lusyana R. Nainggolan

NIM : 102407016 Pogram Studi : D3 Statistika Judul Tugas Akhir : Peramalan Tingkat Produksi Karet Rakyat Pada Tahun

2013-2014 di Kabupaten Mandailing Natal

Telah melakukan test program Tugas Akhir mahasiswa tersebut di atas pada tanggal

Dengan Hasil: Sukses / Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Jurusan D3 Statistika FMIPA USU Medan.

Medan, Juli 2013

Dosen Pembimbing

Drs. Rachmad Sitepu, M.Si

Untuk α=0,1

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26,993.68 26,993.68 26,993.68

2 2001 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00

3 2002 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00

4 2003 28,881.00 27,182.41 27,012.55 27,352.27 18.87

5 2004 32,403.39 27,704.51 27,081.75 28,327.27 69.20

6 2005 69,760.00 31,910.06 27,564.58 36,255.54 482.83

7 2006 34,302.44 32,149.30 28,023.05 36,275.54 458.47

8 2007 34,688.57 32,403.22 28,461.07 36,345.38 438.02

9 2008 34,615.80 32,624.48 28,877.41 36,371.55 416.34

10 2009 22,876.47 31,649.68 29,154.64 34,144.72 277.23

11 2010 59,999.55 34,484.67 29,687.64 39,281.69 533.00

12 2011 61,292.02 37,165.40 30,435.42 43,895.39 747.78

Untuk α=0,2

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26,993.68 26,993.68 26,993.68

2 2001 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00

3 2002 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00

4 2003 28,881.00 27,371.14 27,069.17 27,673.12 75.49

5 2004 32,403.39 28,377.59 27,330.86 29,424.33 261.68

6 2005 69,760.00 36,654.07 29,195.50 44,112.65 1,864.64

7 2006 34,302.44 36,183.75 30,593.15 41,774.35 1,397.65

8 2007 34,688.57 35,884.71 31,651.46 40,117.96 1,058.31

9 2008 34,615.80 35,630.93 32,447.36 38,814.50 795.89

10 2009 22,876.47 33,080.04 32,573.89 33,586.18 126.54

11 2010 59,999.55 38,463.94 33,751.90 43,175.98 1,178.01

26,993.68 0.00 0.00 Tahun 2012(periode 13)

26,993.68 1,887.32 3,561,976.78 44643.17

27,371.14 5,032.25 25,323,499.80 28,396.47 41,363.53 1,710,941,911.88

36,738.37 -2,435.93 5,933,749.02 Tahun 2013(periode 14)

36,734.01 -2,045.44 4,183,841.24 45390.94

36,783.40 -2,167.60 4,698,476.43 36,787.89 -13,911.42 193,527,740.17

34,421.95 25,577.60 654,213,563.21 Tahun 2014(periode 15)

39,814.70 21,477.32 461,275,361.73 46138.72

JUMLAH 3,063,660,120.26

26,993.68 0.00 0.00

26,993.68 1,887.32 3,561,976.78 27,748.61 4,654.78 21,666,995.47 29,686.01 40,073.99 1,605,924,385.99 45,977.29 -11,674.85 136,302,174.83 43,171.99 -8,483.42 71,968,497.69 41,176.27 -6,560.47 43,039,824.02 39,610.40 -16,733.93 280,024,315.38 33,712.72 26,286.83 690,997,446.08 44,353.99 16,938.03 286,896,920.37 JUMLAH 3,140,382,536.60

Grafik Produksi Karet Rakyat di Kabupaten Mandailing Natal Pada Tahun 2000-2011

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000

P

ro

d

u

k

si

Tahun

Produksi Karet

Tahun

Grafik Penggunaan Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown Untuk Data Produksi Karet Rakyat di Kabupaten Mandailing Natal

0.00 10,000.00 20,000.00 30,000.00 40,000.00 50,000.00 60,000.00 70,000.00 80,000.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

P ro d u k si K a re t Periode (Tahun) Data aktual Pemulusan Eksponensial Tunggal Pemulusan Eksponensial Ganda 0.00 10,000.00 20,000.00 30,000.00 40,000.00 50,000.00 60,000.00 70,000.00 80,000.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

P ro d u k si K a re t Periode (Tahun) Data Aktual Pemulusan Eksponensial Tunggal Pemulusan Eksponensial Ganda Ramalan

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU MedanTelp.(061)8211050FAX(061)8214290

KARTU BIMBINGAN TUGAS AKHIR MAHASISWA

Nama Mahasiswa : Lusyana R. Nainggolan Nomor Induk Mahasiswa : 102407016

Judul Tugas Akhir : Peramalan Tingkat Produksi Karet Rakyat Pada Tahun 2014 Di Kabupaten Mandailing Natal

Dosen Pembimbing : Drs. Rachmad Sitepu, M.Si Tanggal Mulai Bimbingan :

Tanggal Selesai Bimbingan :

NO. Tanggal Asistensi Bimbingan

Pembahasan Asistensi Pada Bab

Paraf Dosen

Pembimbing Keterangan

Diketahui :

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU MedanTelp.(061)8211050

Fax.(061)8214290, Medan 20155

SURAT

KETERANGAN Hasil Uji Program Tugas Akhir

Yang Bertanda tangan di bawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Progam D3 Statistika:

Nama : Lusyana R. Nainggolan

NIM : 102407016 Pogram Studi : D3 Statistika Judul Tugas Akhir : Peramalan Tingkat Produksi Karet Rakyat Pada Tahun

2013-2014 di Kabupaten Mandailing Natal

Telah melakukan test program Tugas Akhir mahasiswa tersebut di atas pada tanggal

Dengan Hasil: Sukses / Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Jurusan D3 Statistika FMIPA USU Medan.

Medan, Juli 2013

Dosen Pembimbing

Drs. Rachmad Sitepu, M.Si

Untuk α=0,1

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26,993.68 26,993.68 26,993.68

2 2001 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00 3 2002 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00 4 2003 28,881.00 27,182.41 27,012.55 27,352.27 18.87 5 2004 32,403.39 27,704.51 27,081.75 28,327.27 69.20 6 2005 69,760.00 31,910.06 27,564.58 36,255.54 482.83 7 2006 34,302.44 32,149.30 28,023.05 36,275.54 458.47 8 2007 34,688.57 32,403.22 28,461.07 36,345.38 438.02 9 2008 34,615.80 32,624.48 28,877.41 36,371.55 416.34 10 2009 22,876.47 31,649.68 29,154.64 34,144.72 277.23 11 2010 59,999.55 34,484.67 29,687.64 39,281.69 533.00 12 2011 61,292.02 37,165.40 30,435.42 43,895.39 747.78

Untuk α=0,2

PERIODE Tahun Produksi Karet (Ton)

1 2000 26,993.68 26,993.68 26,993.68

2 2001 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00 3 2002 26,993.68 26,993.68 26,993.68 26,993.68 0.00 4 2003 28,881.00 27,371.14 27,069.17 27,673.12 75.49 5 2004 32,403.39 28,377.59 27,330.86 29,424.33 261.68 6 2005 69,760.00 36,654.07 29,195.50 44,112.65 1,864.64 7 2006 34,302.44 36,183.75 30,593.15 41,774.35 1,397.65 8 2007 34,688.57 35,884.71 31,651.46 40,117.96 1,058.31 9 2008 34,615.80 35,630.93 32,447.36 38,814.50 795.89 10 2009 22,876.47 33,080.04 32,573.89 33,586.18 126.54 11 2010 59,999.55 38,463.94 33,751.90 43,175.98 1,178.01 12 2011 61,292.02 43,029.56 35,607.43 50,451.68 1,855.53

26,993.68 0.00 0.00 Tahun 2012(periode 13)

26,993.68 1,887.32 3,561,976.78 44643.17

27,371.14 5,032.25 25,323,499.80 28,396.47 41,363.53 1,710,941,911.88

36,738.37 -2,435.93 5,933,749.02 Tahun 2013(periode 14)

36,734.01 -2,045.44 4,183,841.24 45390.94

36,783.40 -2,167.60 4,698,476.43 36,787.89 -13,911.42 193,527,740.17

34,421.95 25,577.60 654,213,563.21 Tahun 2014(periode 15)

39,814.70 21,477.32 461,275,361.73 46138.72

JUMLAH 3,063,660,120.26

26,993.68 0.00 0.00

26,993.68 1,887.32 3,561,976.78 27,748.61 4,654.78 21,666,995.47 29,686.01 40,073.99 1,605,924,385.99 45,977.29 -11,674.85 136,302,174.83 43,171.99 -8,483.42 71,968,497.69 41,176.27 -6,560.47 43,039,824.02 39,610.40 -16,733.93 280,024,315.38 33,712.72 26,286.83 690,997,446.08 44,353.99 16,938.03 286,896,920.37 JUMLAH 3,140,382,536.60

Grafik Produksi Karet Rakyat di Kabupaten Mandailing Natal Pada Tahun 2000-2011

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000

P

ro

d

u

k

si

Tahun

Produksi Karet

Tahun

Grafik Penggunaan Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown Untuk Data Produksi Karet Rakyat di Kabupaten Mandailing Natal

0.00 10,000.00 20,000.00 30,000.00 40,000.00 50,000.00 60,000.00 70,000.00 80,000.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

P ro d u k si K a re t Periode (Tahun) Data aktual Pemulusan Eksponensial Tunggal Pemulusan Eksponensial Ganda 0.00 10,000.00 20,000.00 30,000.00 40,000.00 50,000.00 60,000.00 70,000.00 80,000.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

P ro d u k si K a re t Periode (Tahun) Data Aktual Pemulusan Eksponensial Tunggal Pemulusan Eksponensial Ganda Ramalan