Proyeksi Nilai Ekspor Kelapa Sawit Di PT. Perkebunan Nusantara III Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Tahun 2008-2009

PROYEKSI NILAI EKSPOR KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN

NUSANTARA III TAHUN 2010-2012 BERDASARKAN DATA TAHUN

2008-2009

TUGAS AKHIR

SERASINTA TARIGAN

072407040

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2010

PROYEKSI NILAI EKSPOR KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN

NUSANTARA III TAHUN 2010-2012 BERDASARKAN DATA TAHUN

2008-2009

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

SERASINTA TARIGAN

072407040

PROGRAM STUDI D-III STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2010

PERSETUJUAN

Judul : PROYEKSI NILAI EKSPOR KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA III TAHUN 2010-2012 BERDASARKAN DATA TAHUN 2008-2009

Kategeri : TUGAS AKHIR

Nama : SERASINTA TARIGAN

Nomor Induk Mahasiswa : 072407040

Program Studi : DIII STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2010

Diketahui/Disetujui oleh:

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing Ketua

Dr. Saib Suwilo, M.Sc. Dra. Rahmawati Pane, M.Si NIP : 19640109 198803 1 004 NIP : 19560219 198503 2 001

PERNYATAAN

PROYEKSI NILAI EKSPOR KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA III TAHUN 2010-2012 BERDASARKAN DATA TAHUN 2008-2009

TUGAS AKHIR

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

Medan, Juni 2010

SERASINTA TARIGAN 072407040

PENGHARGAAN

Puji dan Syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT. dimana dengan rahmat yang di berikan dan karunia-Nya yang di limpahkan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dapat diselesaikan tepat pada waktunya.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada ibu Dra. Rahmawati Pane, M.Si selaku pembimbing penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini yang telah memberikan pengarahan dan kepercayaan penuh bagi penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. Disini juga penulis menyampaikan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika bapak Dr. Saib Suwilo, M.Sc dan bapak Drs. Hendri Rani Sitepu, M.Si, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua Dosen dan Pegawai FMIPA USU dan begitu dengan rekan-rekan kuliah penulis. Akhirnya yang tak terlupakan Ayahanda dan Ibunda tercinta dan adik-adik tersayang serta saudara yang telah memberikan dukungan dan dorongan mulai sejak awal kuliah hingga penyelesaian studi penulis ini. Semoga Allah SWT. membalas semua kebaikannya.

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

BAB 1 : PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Identifikasi Masalah 2

1.3 Batasan Masalah 2

1.4 Maksud dan Tujuan 3

1.5 Metodologi Penelitian 3

1.6 Tinjauan Pustaka 5

1.7 Lokasi dan Tujuan 6

1.8 Sistematika Penulisan 6

BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS

2.1 Pengertian Peramalan 8

2.2 Kegunaan Peramalan 9

2.3 Jenis-Jenis Peramalan 10

2.4 Metode Peramalan 12

2.5 Analisa Deret Berkala 13

2.6 Metode Pemulusan (Smoothing) 14

2.7 Metode Smoothing Yang Digunakan 16

2.7.1 Smoothing Eksponensial Ganda Satu Parameter 17 2.7.2 Beberapa Kesalahan dan Ukuran Statistik Standard 18 BAB 3 : TINJAUAN UMUM PERUSAHAAN

3.1 Gambaran Umum PTPN III (Persero) 20

3.1.1 Sejarah Singkat PTPN III (Persero) 21

3.2 Tujuan Perusahaan 21

3.3 Strategi Perusahaan 22

3.4 Strategi Budidaya Kelapa Sawit 22

3.4.1 Strategi Budidaya Karet 24

3.4.2 Strategi Pengadaan Barang 25

3.4.3 Strategi Pemasaran 27

3.5 Kinerja Peningkatan Mutu Perusahaan 27

3.6 Produk dan Layanan 28

3.7 Program Riset Perusahaan 32

3.7.1 Program Rencana Kerja Jangka Panjang 33 3.7.2 Rencana Jangka Panjang Perusahaan 34 3.7.3 Company Bank Data Warehouse 34

3.7.4 Blueprint/Master Paln Perusahaan 35

3.8 Fasilitas Produksi 35

3.8.1 Alat Produksi 35

3.8.2 Kapaitas Terpasang 36

3.8.3 Kapasitas Terpakai 36

3.9 Struktur Organisasi 36

BAB 4 : PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA

4.1 Pengumpulan Data 42

4.2 Pengolahan Data 43

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Implementasi Sistem 65

5.2 Pengertian Microsoft Excel 65

5.3 Struktur Microsoft Excel 66

5.4 Pengoperasian Microsoft Excel 67

5.5 Pembuatan Grafik 72

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan 76

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4.1 Data Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PTPN III

Tahun 2008-2008 (US $) 42

Tabel 4.2 Ramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PTPN III

Tahun 2008-2009 dengan (α = 0,1) 47

Tabel 4.3 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PTPN III

Tahun 2010-2012 dengan (α = 0,1) 49

Tabel 4.4 Ramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PTPN III

Tahun 2008-2009 dengan (α = 0,5) 54 Tabel 4.5 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PTPN III

Tahun 2010-2012 dengan (α = 0,5) 56

Tabel 4.6 Ramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PTPN III

Tahun 2008-2009 dengan (α = 0,9) 61 Tabel 4.7 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PTPN III

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 4.1 Grafik Hasil Peramalan Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit PTPN III

Tahun 2008-2009 dengan α = 0,1 48

Gambar 4.2 Grafik Hasil Peramalan Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit PTPN III Tahun 2008-2009 dengan α = 0,5 55

Gambar 4.3 Grafik Hasil Peramalan Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit PTPN III Tahun 2008-2009 dengan α = 0,9 62

Gambar 5.1 Tampilan Layar Microsoft Excel 66

Gambar 5.2 Tampilan Jendela Microsoft Excel 67

Gambar 5.3 Tampilan Data Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit Tahun 2008-2009 69

Gambar 5.4 Tampilan Nilai Peramalan Kelapa Sawit Dengan α =0,1 71

Gambar 5.5 Tampilan Untuk Memilih Grafik 73

Gambar 5.6 Tampilan Dalam Mengisi Series Dalam Data 73

Gambar 5.7 Tampilan Dalam Mengisi Title 74

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Sektor pertanian mempunyai peranan yang sangat penting dalam kegiatan membantu prekonomian di Indonesia. Salah satu sub sektor yang cukup besar potensinya adalah sub sektor perkebunan. Produksi hasil perkebunan merupakan salah satu komoditas ekspor non migas yang dapat meningkatkan devisa Negara adalah kelapa sawit yang merupakan primadona karena dapat menghasilkan minyak nabati yang cukup besar. Sub sektor ini juga mampu bertindak sebagai penyediaan bahan baku untuk sektor industri sekaligus sebagai penyerap tenaga kerja.

Disamping itu Indonesia merupakan salah satu negara yang sering mengespor barang ke luar negeri yang berkesinambungan tiap tahunnya. Barang yang di ekspor adalah kelapa sawit yang di olah terlebih dahulu menjadi minyak nabati, sehingga nilai ekspor dapat berubah sesuai dengan kapasitas ekspor yang dilakukan.

Oleh karena itu, penulis ingin mengetahui volume pertambahan dan peningkatan nilai ekspor kelapa sawit di PT. Perkebunan Nusantara III baik dari skala perkebunan rakyat, perkebunan besar Negara maupun perkebunan besar swasta dari tahun 2008-2009. Untuk melihat semua nilai ekspor diperlukan teknik peramalan dan analisa yang lengkap. Dalam hal ini, penulis menggunakan peramalan. Teknik tersebut menghasilkan perkiraan nilai ekspor kelapa sawit untuk tahun 2010-2012. Tujuannya adalah sebagai indikator atau bahan

pertimbangan bagi pemerintah khususnya juga pengambilan keputusan bagi manajemen perkebunan skala kecil atau besar untuk meningkatkan penambahan luas lahan kelapa sawit. Disamping itu nilai ekspor sangat berpengaruh bagi peningkatan produksi kelapa sawit.

Berdasarkan adanya perubahan nilai ekspor seperti yang diuraikan diatas, maka penulis akan meramalkan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Tahun 2008-2009.

1.2Identifikasi Masalah

Permasalahan dalam hal ini adalah berapa Nilai Ekspor Kelapa Sawit Di PT. Perkebunan Nusantara III Pada Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Tahun 2008-2009. Dengan menggunakan Peramalan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown.

1.3Batasan Masalah

Adapun masalah yang dibahas dalam penelitian ini adalah untuk memproyeksikan Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Ekspor Kelapa Sawit Tahun 2008-2009.

1.4 Maksud dan Tujuan

Dalam hal ini penulis mempunyai maksud dan tujuan ingin meramalkan atau mempekirakan Nilai Ekspor Kelapa Sawit (dalam US $) Pada PT. Perkebunan Nusantara III Pada Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Ekspor Tahun 2008-2009

1.5 Metodologi Penelitian

A. Pengumpulan Data

Untuk mendukung penyusunan Tugas Akhir ini, maka penulis membutuhkan data yang diperoleh melalui serangkaian tinjauan, penelitian, riset maupun pengambilan data. Untuk memperoleh data tersebut penulis menggunakan data sekunder mengenai hasil ekspor kelapa sawit dari Tahun 2008-2009 di peroleh dari PT. Perkebunan Nusantara III Medan.

B. Pengolahan Data

Adapun pengolahan data dalam meramalkan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Tahun 2008-2009 dengan menggunakan perumusan.

Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan rumus :

a. Menentukan smoothing pertama (S ' ) _t

' 1 '

) 1

( − ₋

+

= t t

t X S

S α α

Dengan :

t

α = Parameter pemulusan eksponensial t

X = nilai riil periode t

' 1 −

t

S = Nilai pemulusan eksponensial sebelumnya

b. Menentukan smoothing kedua (S" ) _t

" 1 ' " ) 1 ( − ₋ +

= t t

t S S

S α α

Dengan :

t

S" = Smoothing Eksponensial Ganda Periode t

c. Menentukan besarnya konstanta (a ) _t

(

t t

)

t t

t

t S S S S S

a = ' + ' − " =2 ' − " Dengan :

t

a = besarnya konstanta periode t

d. Menentukan besarnya Slope (b ) _t

) ( 1 " ' t t

t S S

b −

− = α_α

Dengan :

t

b = slope / nilai trend dari data yang sesuai

e. Menentukan besarnya Ramalan

) (m

b a Ft+m = t + t Dengan :

m t

F₊ = besarnya ramalan m = jangka waktu ramalan

1.6 Tinjauan Pustaka

Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan di masa lalu. Metode peramalan akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah laku atau pola dari data masa lalu sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan pragmatis serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil peramalan yang dibuat atau disusun.

(Assaury,sofyan;Teknik dan Metode Peramalan).

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

(Manurung,Alder Haymans; Teknik Peramalan).

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

1. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa yang akan datang.

2. Sebagai alat bantu perencanaan.

3. Untuk membuat keputusan yang tepat.

1.7 Lokasi dan Waktu

Dalam melakukan peninjauan untuk penyusunan Tugas Akhir ini penulis mengambil data yang sudah ada pada PT. Perkebunan Nusantara III Medan. Sedangkan waktu pengambilan data dilakukan pada tanggal 11 s/d 12 Maret 2010.

1.8 Sistematika Penulisan

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

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang, perumusan masalah, tujuan penulisan, tinjauan pustaka, metode penulisan dan sistematika penulisan.

BAB 2 : TINJAUAN TEOROTIS

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

BAB 3 : SEJARAH SINGKAT PT. PERKEBUNAN NUSANTARA III

Bab ini menjelaskan tentang sejarah singkat berdirinya PT. Perkebunan Nusatara III (Persero) Medan beserta Struktur Organisasinya.

BAB 4 : ANALISA DATA

Bab ini menerangkan penganalisisan data yang data serta cara penggunaannya dalam rumus yang telah ditentukan dalam analisa data tersebut.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

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

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menerangkan tentang hasil berupa kesimpulan dari pembahasan yang telah dilakukan serta tentang saran-saran.

BAB 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1 Pengertian Peramalan

Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat didasarkan atas bermacam-macam cara yaitu Metode Pemulusan Eksponensial atau Rata-rata Bergerak, Metode Box-Jenkins, dan Metode Regresi. Semua itu di kenal dengan metode peramalan. Metode peramalan adalah cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan kata lain metode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang bersifat objektif.

Disamping itu metode peramalan memberikan urutan pengajaran dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama dalam suatu permasalahan dalam kegiatan peramalan, maka akan didapat dasar pemikiran dan pemecahan yang sama. Baik tidaknya suatu peramalan yang disusun, disamping ditentukan oleh metode yang dipakai, juga ditentukan oleh baik tidaknya informasi yang digunakan. Selama informasi yang digunakan tidak dapat meyakinkan, maka hasil peramalan yang disusun akan sukar dipercaya akan ketepatannya.

2.2 Kegunaan Peramalan

Sering terdapat senjang waktu (Time Lag) antara kesadaran akan peristiwa. Adanya waktu tenggang (Lead Time) ini merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Dalam situasi itu peramalan diperlukan untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.

Dalam perencanaan di organisasi atau perusahaan peramalan merupakan kebutuhan yang sangat penting, dimana baik buruknya peramalan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi, karena waktu tenggang untuk pengambilan keputusan dapat berkisar dari beberapa tahun. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Di dalam bagian organisasi terdapat kegunaan peramalan, yaitu :

1. Berguna untuk penjadwalan sumber daya yang tersedia. Penggunaan sumber daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu ramalan tingkat permintaan akan konsumen atau pelanggan.

2. Berguna dalam penyediaan sumber daya tambahan Waktu Tenggang (Lead Time) untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru, atau membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya dimasa datang.

Walaupun terdapat banyak bidang lain yang memerlukan peramalan, namun dua kelompok diatas merupakan bentuk khas dari kegunaan peramalan jangka pendek, menengah dan panjang.

Dari uraian diatas dapat dikatakan Metode Peramalan sangat berguna, karena akan membantu dalam mengadakan analisa terhadap data masa lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan yang teratur dan terarah, perencanaan yang sistematis serta memberikan ketepatan hasil peramalan yang dibuat atau disusun.

2.3 Jenis-Jenis Peramalan

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

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

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

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

1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan jangka waktunnya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini misalnya diperlukan dalam penyusunan rencana pembangunan

suatu negara atau suatu daerah, corporate planning, rencana investasi atau rencana ekspansi dari suatu perusahaan.

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

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

1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan bedasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgment atau pendapat, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunannya. Biasanya peramalan secara kualitatif ini berdasarkan atas hasil penyelidikan.

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

3. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut :

a. Adanya informasi tentang keadaan yang lain.

b. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.

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

Dari uraian diatas dapat diketahui bahwa jenis-jenis peramalan sangat tergantung dari segi mana kita memandangnya.

2.4 Metode Peramalan

Kualitas atau mutu dari peramalan yang disusun, sangat ditentukan oleh proses pelaksaan penyusunnya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting, yaitu :

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

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

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

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

2.5 Analisa Deret Berkala

Data berkala (Time Series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran tentang perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu. Analisis data berkala memungkinkan untuk mengetahui perkembangan suatu kejadian atau beberapa kejadian serta hubungannya dengan kejadian yang lain.

Metode Time Series merupakan metode peramalan kuantitatif yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu. Tujuan Time Series ini mencakup penelitian pola data yang digunakan untuk meramalkan apakah data tersebut stasioner atau tidak dan ekstrapolasi ke masa yang akan datang. Stasioner itu sendiri berarti bahwa tidak terdapat pertumbuhan/penurunan pada data. Data secara kasar harus horizontal sepanjang waktu. Dengan kata lain fluktuasi data tetap konstan setiap waktu.

2.6 Metode Pemulusan (Smoothing)

Metode Smoothing adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada beberapa tahun ke depan. Secara umum metode smoothing diklasifikasi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu :

1. Metode Rata-Rata

Metode rata-rata dibagi 4 (empat) bagian, yaitu : a. Nilai Tengah (mean)

b. Rata-rata Bergerak Tunggal (Singel Moving Average)

c. Rata-rata Bergerak Ganda (Double Moving Average)

d. Kombinasi Rata-rata Bergerak Lainnya.

Metode rata-rata tujuannya adalah untuk memanfaatkan data masa lalu untuk mengembangkan suatu sistem peramalan pada periode mendatang.

2. Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial

Bentuk umum dari Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial ini adalah :

t t

t X F

F₊₁ =α +(1−α) Dengan :

1 −

t

F = ramalan suatu periode ke depan

Xt

F

= data aktual periode t

t

α = parameter pemulusan (0 < α < 1) = ramalan pada periode t

Bila bentuk umum tersebut diperluas maka akan berubah menjadi :

) 1 ( 2

2 1

1 (1 ) − (1 ) − .... (1 ) + −

− = + − + − + + − t N

N t

t t

t X X X F

F α α α α α α

Dari perluasan bentuk umum di atas dapatlah dikatakan bahwa Metode Smoothing Eksponensial secara eksponensial terhadap nilai observasi yang lebih tua atau dengan kata lain observasi yang baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dengan nilai observasi yang lebih tua.

Metode ini terdiri atas :

a. Smoothing Eksponensial Tunggal

a.1 Satu Parameter (one parameter) a.2 Pendekatan aditif (ARRES)

Digunakan untuk data yang bersifat stasioner dan tidak menunjukkan pola atau trend.

b. Smoothing Eksponensial Ganda

b.1 Metode Linier Satu Parameter dari Brown b.2 Metode Dua ParameterDari Holt.

c. Smoothing Eksponensial Tripel

c.1 Metode Kuadratik Satu Parameter dari Brown

digunakan untuk pola data kuadratik, kubik, atau orde yang lebih tinggi. c.2 Metode Kecenderungan dan Musiman Tiga Parameter dari Winter

dapat digunakan untuk data yanng berbentuk trend dan musiman.

2.7 Metode Smoothing yang Digunakan

Untuk mendapatkan hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat. Data banyaknya nilai ekspor kelapa sawit pada PT. Perkebunan Nusantara III sudah diplot ke dalam grafis menunjukkan pola data trend linier. Maka metode peramalan analisa Time Series yang digunakan untuk meramalkan nilai ekspor kelapa sawit pada pemecahan permasalahan ini adalah dengan menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown.

2.7.1 Smoothing Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown

Metode ini merupakan model linier yang dikemukakan oleh Brown. Dasar pemikiran dari Metode Pemulusan Ganda 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 trend. Persamaan yang dipakai dalam pelaksanaan Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown adalah sebagai berikut :

a. Menentukan smoothing pertama (S ' ) _t

' 1 '

) 1

( − ₋

+

= t t

t X S

S α α

Dengan :

t

S ' = Smoothing pertama periode

α = Parameter pemulusan eksponensial t

X = nilai riil periode t

' 1 −

t

b. Menentukan smoothing kedua (S" ) _t " 1 ' " ) 1 ( − ₋ +

= t t

t S S

S α α

Dengan :

t

S" = Nilai pemulusan eksponensial ganda

c. Menentukan besarnya konstanta (a ) _t

at =S't+

(

S't−S"t

)

=2S't−S"t Dengan :

t

a = besarnya konstanta periode t

d. Menentukan besarnya Slope (b ) t

) ( 1 " ' t t

t S S

b −

− = α_α

Dengan :

t

b = slope / nilai trend dari data yang sesuai

e. Menentukan besarnya Forecast

) (m

b a Ft+m = t + t Dengan :

m t

F₊ = besarnya forecast m = jangka waktu forecast

2.7.2 Beberapa Kesalahan dan Ukuran Statistik Standar

a. ME (Mean Error) / Nilai Tengah Kesalahan :

∑

₌ = N t i N e ME 1

b. MSE (Mean Square Error) / Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat :

∑

₌ = N t t N e MSE 1 2

d. MAE (Mean Absolute Error) / Nilai Tengah Kesalahan Absolute :

∑

₌ = N t t N e MAE 1

e. SDE (Standard Deviation of Error) / Deviasi Standar Kesalahan

SDE =

∑

= − N t t N e 1 2 ) 1 (

f. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) / Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolut :

MAPE =

∑

= N t t N PE 1 Dengan : t

e = Xt −Ft (kesalahan pada periode) t

X = Data aktual pada periode t

t

PE = _

     − t t t X F X

x 100 (Kesalahan Persentase pada periode t)

F_t = Nilai Ramalan Pada Periode t N = Banyaknya Periode waktu t

BAB 3

TINJAUAN UMUM PERUSAHAAN

3.1 Gambaran Umum PT. Perkebunan Nusantara III (Persero)

PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) merupakan salah satu dari 14 Badan Usaha Milik Negara (BUMN) Perkebunan yang bergerak dalam bidang perkebunan, pengolahan dan pemasaran hasil perkebunan. Kegiatan usaha Perseroan mencakup usaha budidaya dan pengolahan tanaman kelapa sawit dan karet. Produk utama Perseroan adalah Minyak Sawit (CPO) Inti Sawit (Kernel) dan Produk Hilir Karet.

Sejarah Perseroan diawali dengan proses pengambilalihan perusahaan-perusahaan perkebunan milik Belanda oleh Pemerintahan RI pada tahun 1958 yang dikenal sebagai proses nasionalisasi perusahaan perkebunan asing menjadi Perseroan Perkebunan Negara (PPN).

Tahun 1968, PPN direstrukturisasi menjadi beberapa kesatuan Perusahaan Negara Perkebunan (PNP) yang selanjutnya pada tahun 1974 bentuk badan hukumnya diubah menjadi PT. Perkebunan (Persero). Guna meningkatkan efisiensi dan efektifitas kegiatan usaha perusahaan BUMN, Pemerintah merestruktrisasi BUMN subsektor perkebunan dengan melakukan penggabungan usaha berdasarkan wilayah eksploitas dan perampingan struktur organisasi. Diawali dengan langkah penggabungan manajemen pada tahun 1994, 3 (tiga) BUMN Perkebunan yang terdiri dari PT. Perkebunan III (Persero), PT. Perkebunan IV (Persero), PT. Perkebunan V (Persero) disatukan pengelolaannya ke dalam manajemen PT.

1996 Tanggal 14 Februari 1996, ketiga perseroan tersebut digabung dan diberi nama PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) yang berkedudukan di Medan, Sumatera Utara.

3.1.1 Sejarah Singkat Perusahaan

PT. Nusantara III (Persero) didirikan dengan Akte Notaris Harun Kamil, SH, No. 36 Tanggal 11 Maret 1996 dan telah disahkan Menteri Kehakiman Republik Indonesia dengan Surat Keputusan No. C2-8331.HT.01.01.TH.96 tanggal 8 Agustus 1996 yang dimuat di dalam Berita Negara Republik Indonesia No. 81 Tahun 1996 Tambahan Berita Negara No. 8674 Tahun 1996.

3.2 Tujuan Perusahaan

PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) memiliki tujuan dalam meningkatkan kesejahteraan perusahaan tersebut antara lain :

1. Pencapaian laba yang tinggi untuk kesejahteraan karyawan.

2. Menjadi perusahaan agribisnis kelas dunia dengan kinerja prima dan melaksanakan tata-kelola bisnis terbaik.

3.3 Strategi Perusahaan

1. Menjalin dan mengembangkan hubungan sinergik yang efektif dengan mitra strategi untuk mewujudkan peluang bisnis.

2. Melaksanakan manajemen berorientasi pasar, sensitive terhadap kecenderungan industri dan pergerakan pasar, serta mencermati pesaing.

3. Menjaga keseimbangan antara pertumbuhan dan kemampuan serta pendapatan dan arus khas.

4. Mematuhi aturan-aturan SHE-Safety, Health and Environment keselamatan, kesehatan dan lingkungan.

5. Melaksanakan keunggulan operasional agar perusahaan menjadi ‘Cost-Effective”. 6. Membangun budaya kerja yang kondusif dengan melaksanakan Tata-Nilai dan

Paradigma Baru.

7. Membangun dan mengimplementasikan manajemen Sumber Daya Manusia Berbasis kompetensi dan kinerja.

3.4 Strategi Budidaya Kelapa Sawit

A. Jangka Panjang

1. Penggunaan kecambah dengan beberapa sumber penghasil kecambah terbaik seperti PPKS, SOCFINDO, LONSUM yang mempunyai produktivitas tinggi, laju pertumbuhan tinggi lambat, tahan terhadap serangan ekologi.

2. Melaksanakan peremajaan tanaman tua dengan pola percepatan untuk mendapatkan komposisi tanaman yang ideal.

3. Melaksanakan seleksi bibit secara ketat untuk mendapatkan bibit yang terbaik dengan masa TBM yang lebih singkat.

4. Peremajaan dilaksanakan dengan standar kultur teknis terbaik, sehingga dapat memberikan potensi produksi maksimal pada usia produktif tanaman :

- Menggunakan penutup tanah Mucuna, sp dengan standar P.I. - Membuat lobang tanam dengan Holedigger.

B. Jangka Pendek

1. Melaksanakan pemupukan dengan pupuk majemuk sesuai kebutuhan tanaman dengan prinsip 4 T (tepat waktu, tepat dosis, tepat aplikasi, tepat jenis).

2. Menerbitkan pelaksanaan panen sesuai dengan Instruksi Kerja, sehingga diperoleh kwantitas dan kualitas produksi yang terbaik.

3. Meningkatkan keterampilan permanen dengan melaksanakan pelatihan Kav School. 4. Menambah permanen sesuai kebutuhan.

5. Memenuhi alat panen dan perbaikan infrastruktur yang mendukung proses panen. 6. Melaksanakan kerjasama dengan Pusat Penelitian PPKS untuk mengadopsi teknologi

dan pengawalan produksi.

7. Melaksanakan kastrasi untuk merangsang pertumbuhan generatif.

3.4.1 Strategi Budidaya Karet

A. Jangka Panjang

1. Penggunaan klon-klon unggulan (Quick Stater), dengan produktivitas tinggi seperti klon seri PB, seri RRIM dan seri IRR.

2. Melaksanakan seleksi bibit yang lebih ketat, sehingga bibit yang ditanam merupakan bibit terbaik sehingga mempercepat masa TBM.

3. Pelaksanaan Tanaman Ulang (TU) sebaik mungkin dengan mempersiapkan media tumbuh sebaik mungkin dan menanam Kacangan Munuca Brachteata.

4. Mengendalikan penyakit terutama serangan JAP dari mulai persiapan bibit, TU, TBM dan TM.

5. Tanaman yang populasi rendah dengan mempercepat pelaksanaan Peremajaan. 6. Mengadakan pengawalan produksi dengan Pusat Penelitian Karet Sei Putih.

7. Melaksanakan pengaturan tinggi percabangan (Manajemen Canopy), sehingga kerapatan pohon dapat dipertahankan.

B. Jangka Pendek

1. Menertibkan pelaksanaan penyadapan sesuai dengan norma.

2. Meningkatkan keterampilan penyadap dengan melaksanakan pelatihan.

3. Melaksanakan rasionalisasi acak dengan penambahan penyadap sesuai kebutuhan dilapangan.

4. Memenuhi alat panen dan mutu alat panen sesuai dengan kebutuhan.

5. Aplikasi dan stimulasi sesuai dengan norma, dengan jenis cair (GEA, SES) dan jenis Gas (Latene Gas, RRIM FLOW).

6. Tanaman populasi rendah dan situasi Panel deres yang telah rusak, dengan melaksanakan/menyesuaikan sistem deres yang tepat.

3.4.2 Strategi Pengadaan Barang

Untuk periode tahun 2008, Bagian Pengadaan telah menetapkan visi, misi, sasaran dan strategis yang diharapkan dapat menjadi pedoman untuk memperoleh peningkatan efektivitas dan efesien dalam proses pengadaan barang uang diuraikan sebagai berikut:

a. Visi

Menjadikan Bagian Pengadaan sebagai sarana pelayanan untuk memenuhi semua barang/bahan yang dibutuhkan Perusahaan secara tepat waktu, tepat mutu, tepat pemasok dengan harga yang wajar dan kompetitif.

b. Misi

Mengembangkan sistem dan prosedur pengadaan baranng untuk mendukung upaya peningkatan efisien dan efektivitas pengadaan barang/bahan sesuai dengan kebutuhan Perusahaan dan membina hubungan baik dengan Rekanan yang telah terdaftar dalam Daftar Rekanan Mampu dan Terpilih.

c. Sasaran

Memenuhi permintaan barang/bahan dari Bagian/Kebun/Unit secara tepat waktu, tepat mutu, tepat pemasok dengan harga yang wajar dan kompetitif.

d. Strategi

Dalam usaha menerapkan Visi dan Misi tersebut, untuk dapat mencapai sasaran yang telah ditetapkan Bagian Pengadaan telah menyusun strategi yang diuraikan sebagai berikut :

1. Melakukan efisien pengadaan barang melalui pemeriksaan kebutuhan fisik dan koreksi harga terhadap barang/bahan yang diminta oleh Bagian/Kebun/Unit.

2. Melakukan negoisasi harga dengan Rekanan yang telah ditetapkan untuk melaksanakan pekerjaan pengadaan barang dalam upaya memperoleh harga yang paling menguntungkan bagi Perusahaan.

3. Meningkatkan survey pasar untuk mendukung kebijakan penetapan harga.

4. Menghindari sistem monopoli dalam pengadaan barang untuk memperoleh harga dan mutu barang yang bersaing.

5. Menetapkan standarisasi barang teknik dan bahan kimia serta substitusinya.

6. Melakukan pembelian langnsung kepada produsen barang-barang kebutuhan Perusahaan untuk memperoleh harga pembelian yang lebih murah dan mutu barang yang baik.

7. Melakukan kontrak jangka panjang (Long Term Contract) untuk pengadaan barang yang bersifat rutin dan tidak mengalami peribahan spesifikasi teknis, khususnya Amonia Gas dan BBM.

3.4.3 Strategi Pemasaran

1. Seluruh produk dipasarkan oleh Kantor Pemasaran Bersama dengan Sistem Penjualan yang fleksibel. Untuk mendapat harga yang optimal dilaksanakan dengan cara ;

- Tender - Bid/Offer

- LTC (Long Tern Contract)

2. Menerapkan Paradigma bahwa “ Kepuasan Pelanggan menjadi perioritas utama untuk memenangkan persaingan.

3. Menjaga konsisten mutu dan mempertahankan ISO 9002 & 14000.

4. Fleksibel dalam memenuhi perubahan pasar, baik perubahan produk, mutu maupun kemasan.

5. Mampu bersaing secara kualitas dan kuantitas.

6. Memperluas jaringan pemasaran local dan internasional dengan segmentasi pada pembeli perusahaan besar yang reputasinya baik dan memposisikan produk dengan dekivery on time serta tepat mutu.

7. Mengoptimalkan Turn Over Persediaan produksi. 8. Meningkatkan Promosi dan Service.

3.5 Kinerja Peningkatan Mutu Perusahaan

Untuk menjadi perusahaan agribisnis kelas dunia dengan kinerja prima dan melaksanakan tata kelola bisnis terbaik maka direksi beserta seluruh karyawan PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) secara konsisten menerapkan SM-PN3 dan bertekad mengelola :

1. Perusahaan dengan paradigma baru, menjunjung tinggi tata nilai dengan kepemimpinan transformational.

2. Sesuai aktivitas proses untuk menghasilkan produk kelapa sawit, karet, industri hilir dan pelanggan, baik internal maupun eksternal.

3. Peningkatan daya saing melalui inovasi, diferensiasi produk dan value creation.

4. Peningkatan kinerja perusahaan melalui peningkatan efesiensi, efektivitas dan produktivitas.

5. Pengembangan dan implementasi manajemen sumber daya manusia berbasis kompetetnsi dan kinerja.

6. Seluruh karyawan harus berperan serta untuk memberikan kntribusi kepada perusahaan.

7. Peningkatan mutu produk melalui percepatan kerja dan menerapkan teknologi yang terintegrasi.

8. Penyempurnaan sistem manajemen mutu secara berkelanjutan.

3.6 Produk & Layanan

Perusahaan bergerak dalam bidang Agribisnis perkebunan dengan mengelola kebun kelapa sawit dan karet, serta kegiatan rumah sakit dan pabrik fraksionasi. Perusahaan juga mengembangkan Perkebunan Kelapa Sawit dengan pola PIR dan Kredit Koperasi Primer untuk anggota (KKPA).

1. SIR (Standart Indonesia Rubber) Kategori : Bahan Baku Industri Deskripsi :

- Dalam crepper kemudian dibutirkan, dikeringkan dalam dryer dan setelah dingi dipress dalam press ball.

- Digolongkan dalam 2 Grade mutu yaitu :

• High grade : yaitu prooduksi yang berasal dari bahan baku lateks kebun seperti : SIR 3 CV, SIR 3 L, SIR 3 WF dan SIR.

• Low grade:yaitu produksi yang berasal dari bahan baku kompo seperti:SIR 10 dan SIR 20.

Fitur:

- Mempunyai PRI (Plasticity Retention Index) yang cukup tinggi yaitu 65-80,sehingga mempunyai daya tahan yang tinggi terhadap degradasi oleh oksidasi pada suhu tinggi.

- SIR 3 L mempunyai index warna yang kecil(< 5) sehingga dapat digunakan untuk pembuatan barang karet yang putih ,tembus cahaya atau yang berwarna.

2. Crude Palm Oil (CPO)

Kategori: Bahan Makanan dan Industri Deskripsi :

- Minyak Kelapa sawit yang iekstraksi dari daging buah (Mesocarp). - Mempunyai titik beku pada suhu kamar.

Fitur :

- mengandung B Carotene yang tinggi,yang merupakan antioksidant dan provitamin A.

3. Resiprene 35

Kategori : Bahan baku industri Deskripsi :

- Resiprene 35 merupakan Cyclized Rubber Resin yang di buat dari karet alam melalui proses siklisasi.

- Dapat digunakan dalam :

• Sebagai Pita Perekat.

• Industri Cat dan Vernis.

• Pelitur kayu.

• Tinta Cetak.

• Sebagai Rubber Additivites untuk industri produk jadi karet. Fitur:

- Mempunyai aspek teknis yang dapat digunakan seperti: - Tidak larut dalam air dan tahan terhadap hidrolis.

- Lapiran film yang tahan terbentur keras dan mengkilap yang tahan kikis dan bahan kikia (Alkali dan Asam Non Oxidant).

- Ketahanan panasnya (Thermal Stability) sangat baik. - Tidak reaktip terhadap bahan pewarna metalik.

4. Inti Sawit (Palm Kernel)

Kategori: Bahan Baku Industri Pangan Deskripsi:

- Diperoleh dari biji kelapa sawit,melalui proses pemecahan biji. - Diperoleh sebanyak 4-5% dari Tandan Buah Segar (TBS).

Fitur:

Inti asam Sawit mengandung Palm Kernel Oil ssebanyaj 45-48% yang kaya akan gugus laurat yang bersifat cair pada suhu kamar.

Dapat digunakan sebahan baku industri makanan dan oleokimia seperti cocoa butter substituted (pengganti lemak coklat ) dan Surface Active Agent (Surfactant).

5. Lateks Paket

Kategori: Bahan Baku industri Deskripsi:

- Lateks Paket adalah lateks dengan DRC> 60% yang diperoleh melalui proses pemusingan dengan alat mesin centrifuge dengan kecepatan putaran 6000-7000 rpm.

- Digolongkan dalam 2 (dua) grade mutu yaitu Lateks pekat High Amonia (Kadar NH3 7 <7,5%) dan Low Amonia (Kada NH3 2,5>2,7%).

Fitur:

- Mempunyai MST (Mekanikal Stability Time) > 650, sehingga lebih tahan terhadap goncangan dan benturan.

- Memperoleh bahan baku industri Rubber dan Rubber Thread.

6. RSS 1(Rubber Smoke Sheet 1) Kategori: Bahan Baku industri Deskripsi:

- RSS 1 dibuat dari lateks yang digumpalkan kemudian di giling menjadi lembaran-lembaran dan dikeringkan dengan pengasapan .

- Digolongkan dalam beberapa Grade mutu yaitu RSS 1,RSS 2,RSS 3,RSS 4,RSS 5 dan cutting.

Fitur:

- Proses pengasapan pada RSS memberikan warna pada coklat cerah pada lembaran Sheet dan mengandung phenol yang berfungsi sebagai bakteriside sehingga mencegah tumbuhnya jamur.

3.7 Program Riset Perusahaan

Sebagai perusahaan yang sedang mengembangkan bisnisnya, maka PT. Perkebunan Nusantara III memprogramkan untuk melakukan riset terapan yaitu riset lanjutan dalam penerapan hasil suatu riset dasar atau hasil inovasi, sehingga dapat diaplikasikan dalam skala bisnis uang lebih besar dan menguntungkan. Untuk kegiatan tersebut PT. Perkebunan Nusantara III menjalin kerjasama dengan lembaga-lembaga riset dan Universitas seperti Balai Bioteknologi Bogor, Pusat penelitian Kelapa Sawit, Balai Penelitian Karet, Universitas Sumatera Utara, IPB dan ITB. Kegiatan yang sedang dirinti pada saat ini adalah penyediaan batang bawah untuk tanaman karet dengan cara micro cutting, axtraksi carotene dari CPO, optimalisasi pupuk kkompos dan lain-lain.

3.7.1 Progrgam Rencana Kerja Jangka Panjang

1. Program-Program Perusahaan

a. Pengembangan areal baru.

b.Pengembangan dan Pembangunan Industri Hilir Berbasis Sawit. c. Pembangunan dan Pengembangan Kawasan Industri Sei Mangkei

d.Penyediaan “Company Bank/Data Warehouse” melalui fasilitas Teknologi Informasi sebagai Company Business Intelligence.

e. Penyusunan Rencana Jangka Panjang Perusahaan. f. Penyusunan Blueprint/Master Plan Perusahaan.

2. Periode Kerja dan Tahun Awal & Akhir Kerja

a. Rencana Jangka Panjang Periode 2009-2013 b.Company Bank Data Warehouse :

- Evaluasi Kinerja Perusahaan Periode 2003-2007

- Proyeksi dan peluang bisnis yang relevan dengan perkembangan bisnis perusahaan periode 2009-2013.

c. Blueprint/Master Plan Periode 2014-2025

3.7.2 Rencana Jangka Panjang Perusahaan

a. Suatu proses yang berorientasi pada hasil yang akan dicapai selama periode 1-5 tahun dengan memperhitungkan potensi, peluang, dan kendala yang ada atau yang mungkin timbul.

b. Mengandung visi, misi tujuan, sasaran, kebijakan, program kerja dan kegiatan yang realistis serta mengantisipasi masa depan yang diinginkan dan yang akan dicapai.

3.7.3 Company Bank Data Warehouse Dalam Mengatur Sumber Data Perusahaan

Meliputi :

a. Independensi data, yaitu pemisahan data dari program-program apllikasi. b. Konsistensi data.

c. Entry data dan penyimpanan dalam batasan waktu yang telah ditentukan.

d. Integrasi data, yaitu konsolidasi data dalam satu tempat penyimpanan (respository). e. Kepemilikan data bersama.

f. Manajemen data terpusat.

g. Penyederhanaan manajemen dan akses data.

3.7.4 Blueprint/Master Paln Perusahaan

a. Merupakan landasan ke depan perusahaan untuk menjadikan potensi dan peluang yang dimiliki sehingga mampu berkompetisi di tetngah persaingan yang ketat dan sangat dinamis.

b. Merupakan sebuah bijakan yang harus dimiliki oleh perusahaan agar jelas dan terarah. Jadi akan dibawa kemana potensi dan peluang yang dimiliki perusahaan untuk dikembangkan.

c. Perusahaan akan mampu menganalisis potret potensi dan peluang yang dimiliki berdasarkan analisis yang dilakukan terhadap kondisi internal/eksternal yang dapat mempengaruhi tujuan perusahaan di masa yang akan datang.

3.8 Fasilitas Produksi

Berikut beberapa fasilitas untuk hasil kelapa sawit yang tersedia di PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Sumatera Utara, sebagai berikut :

3.8.1 Alat Produksi

1. Pabrik Kelapa Sawit (PKS) : 15 Unit

2. Pabrik Pengolahan Inti Sawit (PPIS) : 1 Unit 3. Pabrik Mesin Tenera (PMT) : 1 Unit

4. Pabrik Kompos : 2 Unit

3.8.2 Kapasitas Terpasang

1. Pabrik Kelapa Sawit (15 Unit) : 560 ton TBS/Jam 2. Pabrik Pengolahan Inti Sawit (1 Unit) : 400 ton IS/hari

3.8.3 Kapasitas Terpakai

1. Pabrik Kelapa Sawit : 474 ton TBS/Jam

2. Pabrik Fraksional & Rafinasi : 310 ton CPO/hari 3. Pabrik Pengolahan Inti Sawit : 350 ton OS/hari.

3.9 Struktur Organisasi Perusahaan

Struktur organisasi dari PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Sumatera Utara adalah struktur organisasi garis dan staff, sesuai dengan laju perkembangan PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Sumatera Utara. Struktur organisasi diharapkan dapat memberi gambaran pembagian tugas, wewenang dan tanggung jawab serta hubungan pelaporan yang

menyanngkut tingkat hirarki dan besarnya rentang kendali dari semua pimpinan di setiap tingkat dalam organisasi tersebut.

Struktur organisasi juga menetapkan sistem hubungan dalam organisasi yang memungkinkan tercapainnya koordinasi dan pengintegritasian segenap kegiatan organisasi baik kearah vertikal dan horizontal. PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) mempunyai fungsi manajemen yang sangat jelas dimana pembagian tugas, wewenang dan tanggunng jawab dalam organisasi yang telah ditetapkan, setiap personil akan diberikan tugas atas kualifikasi dan tanggung jawab.

Adapun tugas dan tanggung jawab untuk setiap jabatan adalah ;

1. Direktur Utama Tugasnya adalah :

1. Melaksanakan kebijakan perusahaan, sesuai dengan yang diatur dalam anggaran dasar perusahaan serta ketentuan-ketentuan yang digariskan oleh Rapat Umum Pemegang Saham.

2. Menerapkan langkah pokok dalam melaksanakan kebijaksanaan perusahaan.

3. Mengoordinasikan pelaksanaan tugas para anggota direksi dan mengawasi pengolahan secara umum.

2. Direktur Produksi

Direktur Produksi membawahi bidang tugas Bagian Tanaman, Teknik, Pengolahan dan Perencanaan, Pengajian dan Pengembangan.

Tugasnya adalah :

1. Menyusun perencanaan, pengaturan dan pengendalian dari unit-unit dan sarana pendukung yang mencakup tanaman, produksi, teknologi dan sebagainya.

2. Melaksanakan rencana rehabilitas dan investasi di bidang tanaman maupun sarana pendukung produksi lainnya dari unit yang telah ada.

3. Melaksanakan pemberian dan pengawasan terhadap kegiatan tersebut.

3. Direktur Keuangan

Direktur Keuangan membawahi bidang tugas Bagian Keuangan dan Akutansi. Tugasnya adalah :

1. Menyusun dan menetapkan perencanaan ketentuan pelaksanaan di bidang keuangan / pembiayaan.

2. Mengelola dan melaksanakan pengendalian dan pengawasan terhadap bidang keuangan.

4. Direktur Pemasaran

Direktur Pemasaran membawahi bidang tugas Bagian Pemasaran dan Pengadaan. Tugasnya :

1. Menyusun perencanaan dan penetapan ketentuan pelaksanaan di bidang keuangan, pemasaran, tenaga kerja dan umum.

2. Memonitorisasi perkembangan harga-harga baik untuk hasil produksi maupun untuk bahan-bahan kebutuhan perusahaan.

5. Direktur SDM dan Umum

Direktur SDM dan Umum membawahi bidang tugas Bagian Sumber Daya Manusia (SDM), Umum dan Pembinaan Usaha Kecil dan Koperasi / Kemitraan dan Bina Lingkungan (PUKK / KBL).

Tugasnya adalah :

1. Menyusun rencana pengembangan, termasuk studi kelayakan dalam rangka pengembangan yang telah digariskan bersama dengan anggota direksi lainnya.

2. Merencanakan dan melaksanakan proyek-proyek industri hilir serta mengelola proyek-proyek yang termasuk di dalam Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) dan bantuan luar negeri.

Berikut adalah tabel tugas karyawan yang dikelompokkan dalam bagian masing-masing di Kantor Pusat PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Medan berikut cakupan tugasnya :

Kode Bagian

Bagian Cakupan Tugas

04.01 Bagian Sekretariat

Perusahaan

1. Sekretariat Perusahaan 2. Aspek Bussiness/Legal 3. Kepatuhan

4. Investor

5. Komunikasi Perusahaan 6. Hubungan Masyarakat 7. Protokol

04.02 Bagian Satuan Pengawasan Intern

1. Evaluasi Laporan, Sistem dan Prosedur.

2. Pengawasan Operasional 04.03 Bagian Tanaman 1. Peremajaan/Tanaman

Baru

3. Proteksi 4. Pemupukan 5. Panen 6. Pemetaan 04.04 Bagian Teknik 1. Instalasi

2. Teknik Sipil 3. Listrik 04.05 Bagian Pengolahan 1. Pengolahan

2. Pengendalian Mutu 3. Lingkungan Hidup

04.06 Bagian Perencanaan,

Pengkajian dan Pengembangan

1. Perencanaan Perusahaan 2. Pengkajiian

3. Pengembangan Usaha 4. Teknologi

5. Sistem Informasi Manajemen

6. Manajemen Resiko

04.07 Bagian Keuangan 1. RKAP

2. Pengendalian Anggaran 3. Keuangan

4. Pajak dan Akutansi 04.08 Bagian Akutansi 1. Akutansi

2. Komplikasi 3. Verifikasi

Plasma 04.09 Bagian Pemasaran 1. Analisa Pasar

2. Promosi

3. Pengujian dan Sertifikasi 4. Pemasaran Produk 5. Administrasi Pemasaran 04.10 Bagian Pengadaan 1. Pengadaan Barang

2. Pergudangan

04.11 Bagian Sumber Daya

Manusia

1. Personalia

2. Pendidikan & Pelatihan 3. Hubungan Industrial 4. Kesehatan dan K3

BAB 4

PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA

4.1 Pengumpulan Data

Data yang digunakan untuk penganalisaan tulisan ini adalah Proyeksi Nilai Ekspor Kelapa Sawit Di PT. Perkebunan Nusantara III 2008-2009, data yang digunakan adalah sebagai berikut :

Tabel 4.1 Data Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III Tahun 2008-2009 ( US $ ).

BULAN TAHUN

2008 2009

Januari 3.924.684,75 4.867.684,48 Februari 1.457.919,56 6.157.862,63 Maret 5.661.485,53 2.212.965,36 April 11.044.089,54 6.257.323,46 Mei 17.819.029,54 10.535.460,70 Juni 12.774.206,98 2.828.000,00 Juli 28.560.635,32 707.000,00 Agustus 4.208.065,64 11.485.538,92 September 237.708,48 1.341.918,67 Oktober 4.673.592,50 9.626.125,52 November 3.973.753,19 7.673.889,26 Desember 1.167.920,48 3.034.948,17 Sumber : PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Medan Sumatera Utara

4.2 Pengolahan Data

Untuk menganalisa data yang akan diolah, penulis harus memperoleh nilai m periode ke depan sebagai perbandingannya terhadap data tahun 2008-2009. Dalam hal ini penulis menggunakan data Hasil Ekspor Kelapa Sawit yang diperoleh dari PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Medan. Adapun data yang diambil adalah Data Nilai Ekspor Kelapa Sawit dari tahun 2008-2009.

Dari data diatas, untuk nilai ekspor kelapa sawit di PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) maka penulis akan menganalisis data tersebut dan meramalkan nilai ekspor kelapa sawit pada tahun 2010-2012 dengan menggunakan metode Pemulusan Ganda Satu Parameter dari Brown.

Tahap pertama dalam perhitungan ini adalah perhitungan Pemulusan Eksponensial Tunggal dengan menggunakan rumus persamaan :

' 1 '

) 1

( − ₋

+

= t t

t X S

S α α

Maka dari rumus di atas dapat dihitung dengan menggunakan α = 0,1: Februari 2008 = (0,1) (1.457.919,56) + (1 – 0,1) (3.924.684,75)

= 3.678.008,23

Maret 2008 = (0,1) (5.661.485,53) + (1 – 0,1) (3.678.008,23) = 3.876.355,96

April 2008 = (0,1) (11.044.089,54) + (1 – 0,1) (3.876.355,96) = 4.593.129,32

Mei 2008 = (0,1) (17.819.029,54) + (1 – 0,1) (4.593.129,32) = 5.915.719,34

Januari 2009 = (0.1) (4.867.684,48) + (1 – 0,1) (7.241.231,87) = 7.003.877,13

Februari 2009 = (0,1) (6.157.862,63) + (1 – 0,1) (7.003.877,13) = 6.919.275,68

Maret 2009 = (0,1) (2.212.965,36) + (1 – 0,1) (6.919.275,68) = 6.448.644,65

April 2009 = (0,1) (6.257.323,46) + (1 – 0,1) (6.448.644,65) = 6.429.512,53

Dan tahap selanjutnya untuk menghitung peramalan nilai ekspor kelapa sawit yaitu mencari Pemulusan Eksponensial Ganda dengan menggunakan rumus :

" 1 '

"

) 1

( − ₋

+

= t t

t S S

S α α

Maka dapat dihitung dengan menggunakan α = 0,1 :

Februari 2008 = (0,1) (3.678.008,23) + (1 – 0,1) (3.924.687,75) = 3.900.019,80

Maret 2008 = (0,1) (3.876.355,96) + (1 – 0,1) (3.900.019,80) = 3.897.653,41

April 2008 = (0,1) (4.593.129,32) + (1 – 0,1) (3.897.653,41) = 3.967.201,00

Mei 2008 = (0,1) (5.915.719,34) + (1 – 0,1) (3.967.201,00) = 4.162.052,84

Januari 2009 = (0,1) (7.003.877,13) + (1 – 0,1) (5.890.176,14) = 6.001.546,24

Maret 2009 = (0,1) (6.448.644,65) + (1 – 0,1) (6.093.319,19) = 6.128.851,73

April 2009 = (0,1) (6.429.512,53) + (1 – 0,1) (6.128.851,73) = 6.158.917,81

Selanjutnya dicari nilai a dengan menggunakan rumus : t " ' " ' ' 2 )

( t t t t

t

t S S S S S

a = + − = −

Maka dapat di hitung :

Februari 2008 = 2(3.678.008,23) – (3900019,80) = 3.455.996,664

Maret 2008 = 2(3.876.355,96) – (3.897.653,41) = 3.855.058,507

April 2008 = 2 (4.593.129,32) – (3.967.201,00) = 5.219.057,633

Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai b dengan menggunakan persamaan : _t

) ( 1 " ' t t

t S S

b −

− = α_α

Maka nilai b dapat dihitung dengan menggunakan _t α = 0,1 ;

Februari 2008 = 1 , 0 1 1 , 0 − (3.678.008,23–3900019,80) = -24.667,95

Maret 2008 = 1 , 0 1 1 , 0 − (3.876.355,96–3.897.653,41) = -2.366,38

April 2008 = 1 , 0 1 1 , 0 − (4.593.129,32–3.967.201,00) = 69.547,59

Tabel 4.2 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Pada Tahun 2008-2009

Dengan α =0,1

Tahun Bulan Nilai Ekspor

Forecast

(Xt) _{( m = 1)}

2008 Januari 3924684.75 3924684.75 3924687.75

Februari 1457919.56 _{3678008.23 3900019.80 3455996.664 -24667.95}

Maret 5661485.53 _{3876355.96 3897653.41 3855058.507 -2366.38 3431328.71} April 11044089.54 _{4593129.32 3967201.00 5219057.633 69547.59 3852692.12} Mei 17819029.54 _{5915719.34 4162052.84 7669385.843 194851.83 5288605.22} Juni 12774206.98 _{6601568.10 4406004.37 8797131.845 243951.53 7864237.68} Juli 28560635.32 _{8797474.83 4845151.41 12749798.24 439147.05 9041083.37} Agustus 4208065.64 _{8338533.91 5194489.66 11482578.15 349338.25 13188945.29} September 237708.48 _{7528451.36 5427885.83 9629016.899 233396.17 11831916.40} Oktober 4673592.50 _{7242965.48 5609393.80 8876537.161 181507.96 9862413.07} November 3973753.19 _{6916044.25 5740058.84 8092029.658 130665.05 9058045.13} Desember 10167920.48 _{7241231.87 5890176.14 8592287.601 150117.30 8222694.70} 2009 Januari 4867684.48 7003877.13 6001546.24 8006208.023 111370.10 8742404.90 Februari 6157862.63 _{6919275.68 6093319.19 7745232.179 91772.94 8117578.12} Maret 2212965.36 _{6448644.65 6128851.73 6768437.568 35532.55 7837005.12} April 6257323.46 _{6429512.53 6158917.81 6700107.25 30066.08 6803970.11} Mei 10535460.70 _{6840107.35 6227036.77 7453177.93 68118.95 6730173.33} Juni 2828000.00 _{6438896.61 6248222.75 6629570.476 21185.98 7521296.88} Juli 707000.00 _{5865706.95 6209971.17 5521442.733 -38251.58 6650756.46} Agustus 11485538.92 _{6427690.15 6231743.07 6623637.229 21771.90 5483191.15} September 1341918.67 _{5919113.00 6200480.06 5637745.94 -31263.01 6645409.13} Oktober 9626125.52 _{6289814.25 6209413.48 6370215.024 8933.42 5606482.93} November 7673889.26 _{6428221.75 6231294.31 6625149.199 21880.83 6379148.44} Desember 3034948.17 _{6088894.40 6217054.32 5960734.473 -14239.99 6647030.03} Jumlah 171231808.68 151753921.87 131122625.76 168460536.2 2292366.57 164806408.32

'

t

Sambungan tabel 4.2

_{PE │PE│}

2230156.82 39.39 4973599432872 2230156.82 39.39 7191397.42 65.12 51716196799166 7191397.42 65.12 12530424.32 70.32 157011533558050 12530424.32 70.32 4909969.30 38.44 24107798556059 4909969.30 38.44 19519551.95 68.34 381012908280395 19519551.95 68.34 -8980879.65 -213.42 80656199245235 -8980879.65 -213.42 -11594207.92 -4877.49 134425657390342 -11594207.92 -4877.49 -5188820.57 -111.02 26923858897669 -5188820.57 -111.02 -5084291.94 -127.95 25850024486808 -5084291.94 -127.95 1945225.78 19.13 3783903322609 1945225.78 19.13 -3874720.42 -79.60 15013458363750 32354692.10 664.68 -1959715.49 -31.82 3840484810712 21103468.94 191.41 -5624039.76 -254.14 31629823252664 15723840.77 118.77 -546646.65 -8.74 298822564487 7164745.44 36.75 3805287.37 36.12 14480211970899 3805287.37 36.12 -4693296.88 -165.96 22027035636897 -4693296.88 -165.96 -5943756.46 -840.70 35328240859618 -5943756.46 -840.70 6002347.77 52.26 36028178716912 6002347.77 52.26 -5303490.46 -395.22 28127011021168 -5303490.46 -395.22 4019642.59 41.76 16157526528365 4019642.59 41.76 1294740.82 16.87 1676353782022 1294740.82 16.87 -3612081.86 -119.02 13047135333058 -3612081.86 -119.02

1042796.05 -6777.33 1108115962809760 89394665.64 -5391.42

47399.82 4063393.893 -245.06 7264119 50368907400444

Maka Jumlah ME = 47.399,82 MAE = 4.063.393,893 MAPE = -245,06 SDE = 7.264.119

MSE = 50.368.907.400.444

i

e 2

i

Gambar 4.1 Grafik Hasil Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Di PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Pada Tahun 2008-2009

Tabel 4.3 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III Untuk Tahun 2010-2012 Dengan α = 0,1

Tahun Bulan Periode

Forecast (Ft+m)

2010 Januari 1 5,946,537.0

Februari 2 5,932,297.0 Maret 3 5,918,057.0 April 4 5,903,817.0 Mei 5 5,889,577.1 Juni 6 5,875,337.1 Juli 7 5,861,097.1 Agustus 8 5,846,857.1 September 9 5,832,617.1 Oktober 10 5,818,377.1 November 11 5,804,137.1 Desember 12 5,789,897.1

2011 Januari 13 5,775,657.1

Februari 14 5,761,417.1 Maret 15 5,747,177.2 April 16 5,732,937.2 Mei 17 5,718,697.2 Juni 18 5,704,457.2 Juli 19 5,690,217.2 Agustus 20 5,675,977.2 September 21 5,661,737.2 Oktober 22 5,647,497.2 November 23 5,633,257.2 Desember 24 5,619,017.2

2012 Januari 25 5,604,777.3

Februari 26 5,590,537.3 Maret 27 5,576,297.3 April 28 5,562,057.3 Mei 29 5,547,817.3 Juni 30 5,533,577.3 Juli 31 5,519,337.3 Agustus 32 5,505,097.3 September 33 5,490,857.3 Oktober 34 5,476,617.3 November 35 5,462,377.4 Desember 36 5,448,137.4

Dari perhitungan at dan bt di atas dapat ditentukan ramalan nilai ekspor kelapa sawit

pada PT. Perkebunan Nusantara III untuk tahun 2010-2012. Untuk itu tahap selanjutnya adalah menghitung ramalan nilai ekspor kelapa sawit dengan menggunakan persamaan :

m b a Ft+m = t + t

Untuk α = 0,1maka besarnya ramalan dapat dihitung :

FJanuari 2010

= 5.946.537,0

untuk m = 1 = 5.960.734,43 + (- 14.239,99) (1)

FFebruari 2010 untuk m = 2 = 5.960.734,43 + (- 14.239,99) (2)

= 5.932.927,0 FJanuari 2011

= 5.775.657,1

untuk m = 13 = 5.960.734,43 + (- 14.239,99) (13)

FFebruari 2011

= 5.761.417,1

untuk m = 14 = 5.960.734,43 + (- 14.239,99) (14)

FJanuari 2012

= 5.604.777,3

untuk m = 25 = 5.960.734,43 + (- 14.239,99) (25)

FFebruari 2012

= 5.590.537,3

untuk m = 26 = 5.960.734,43 + (- 14.239,99) (26)

Tahap pertama dalam perhitungan ini adalah perhitungan Pemulusan Eksponensial Tunggal dengan menggunakan rumus persamaan :

− +

Maka dari rumus tersebut dapat dihitung dengan menggunakan α = 0,5 Februari 2008 = (0,5) (1.457.919,56) + (1 – 0,5) (3.924.684,75)

= 2.691.302,16

Maret 2008 = (0,5) (5.661.485,53) + (1 – 0,5) (2.691.302,16) = 4.176.393,84

April 2008 = (0,5) (11.044.089,54) + (1 – 0,5) (4.176.393,84) = 7.610.241,69

Mei 2008 = (0,5) (17.819.029,54) + (1 – 0,5) (7.610.241,69) = 12.714.635,62

Januari 2009 = (0,5) (4.867.684,48) + (1 – 0,5) (7.453.347,94) = 6.160.516,21

Februari 2009 = (0,5) (6.157.862,63) + (1 – 0,5) (6.160.516,21) = 6.159.189,42

Maret 2009 = (0,5) (2.212.965.36) + (1 – 0,5) (6.159.189,42) = 4.186.077,39

April 2009 = (0,5) (6.257.323,46) + (1 – 0,5) (4.186.077,39) = 5.221.700,43

Mei 2009 = (0,5) (10.535.460,70) + (1- 0,5) (5.221.700,43) = 7.878.580,56

Dan tahap selanjutnya untuk menghitung peramalan nilai ekspor kelapa sawit pada PT. Perkebunan Nusantara III yaitu mencari Pemulusan Eksponensial Ganda dengan menggunakan rumus :

" 1 '

"

) 1

( − ₋

+

= t t

t S S

Maka dapat dihitung dengan menggunakan α = 0,5 :

Februari 2008 = (0,5) (2.691.302,16) + (1 – 0,5) (3.924.684,75) = 3.307.993,45

Maret 2008 = (0,5) (4.176.393,84) + (1 – 0,5) (3.307.993,45) = 3.742.193,65

April 2008 = (0,5) (7.610.241,69) + (1 – 0,5) (3.724.193,65) = 5.676.217,67

Mei 2008 = (0,5) (12.714.635,32) + (1 – 0,5) (5.676.217,67) = 9.195.426,64

Januari 2009 = (0,5) (6.160.516,21) + (1 – 0,5) (6.877.765,29) = 6.519.140,75

Februari 2009 = (0,5) (6.159.189,42) + (1 – 0,5) (6.519.140,75) = 6.339.165,09

Maret 2009 = (0,5) (4.186.077,39) + (1 – 0,5) (6.339.165,09) = 5.262.621,24

April 2009 = (0,5) (5.221.700,43) + (1 – 0,5) (5.262.621,24) = 5.242.160,83

Mei 2009 = (0,5) (7.878.580,56) + (1 – 0,5) (5.242.160,83) = 6.560.370,70

Selanjutnya dicari nilai at dengan menggunakan rumus : " ' " ' ' 2 )

( t t t t

t

t S S S S S

a = + − = −

Maka dapat dihitung :

Februari 2008 = 2(2.691.302,16) – (3.307.993,45) = 2.074.610,86

Maret 2008 = 2(4.176.393,84)– (3.742.193,65) = 4.610.594,04

April 2008 = 2(7.610.241,69) – (5.676.217,67) = 9.544.265,71

Tahap selanjutnya adalah dengan menghitung nilai bt dengan menggunakan persamaan :

) ( 1 " ' t t

t S S

b −

− = α_α

Maka nilai bt

Februari 2008 = dapat dihitung :

5 , 0 1 5 , 0

− (2.691.302,16 – 3.307.993,45)

= -616.691,30

Maret 2008 = 5 , 0 1 5 , 0

− (4.176.393,84 – 3.742.193,65)

= 434.200,20

April 2008 = 5 , 0 1 5 , 0

− (7.610.241,69 – 5.676.217,67)

Tabel 4.4 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Pada Tahun 2008-2009

Dengan α = 0,5

Tahun Bulan Nilai Ekspor

(Xt)

2008 Januari 3924684.75 3924684.75 3924684.75

Februari 1457919.56 2691302.16 3307993.45 2074610.86 -616691.30

Maret 5661485.53 4176393.84 3742193.65 4610594.04 434200.20

April 11044089.54 7610241.69 5676217.67 9544265.71 1934024.02

Mei 17819029.54 12714635.62 9195426.64 16233844.59 3519208.97

Juni 12774206.98 12744421.30 10969923.97 14518918.63 1774497.33

Juli 28560635.32 20652528.31 15811226.14 25493830.48 4841302.17

Agustus 4208065.64 12430296.97 14120761.56 10739832.39 -1690464.58

September 237708.48 6334002.73 10227382.14 2440623.31 -3893379.41

Oktober 4673592.50 5503797.61 7865589.88 3142005.35 -2361792.26

November 3973753.19 4738775.40 6302182.64 3175368.16 -1563407.24

Desember 10167920.48 7453347.94 6877765.29 8028930.59 575582.65 2009 Januari 4867684.48 6160516.21 6519140.75 5801891.67 -358624.54

Februari 6157862.63 6159189.42 6339165.09 5979213.76 -179975.67

Maret 2212965.36 4186077.39 5262621.24 3109533.54 -1076543.85

April 6257323.46 5221700.43 5242160.83 5201240.02 -20460.41

Mei 10535460.70 7878580.56 6560370.70 9196790.43 1318209.87

Juni 2828000.00 5353290.28 5956830.49 4749750.07 -603540.21

Juli 707000.00 3030145.14 4493487.81 1566802.47 -1463342.67

Agustus 11485538.92 7257842.03 5875664.92 8640019.14 1382177.11

September 1341918.67 4299880.35 5087772.64 3511988.06 -787892.29

Oktober 9626125.52 6963002.94 6025387.79 7900618.08 937615.15

November 7673889.26 7318446.10 6671916.94 7964975.25 646529.16

Desember 3034948.17 _{5176697.13 5924307.04 4429087.23 -747609.90} Jumlah 171231808.68 _{169979796.30 167980174.01 168054733.83 1999622.29}

ME MAE MAPE SDE MSE ' t S " t

Sambungan Tabel 4.4

Forecast PE │PE│

(m = 1)

1457919.56 4203565.97 74.25 17669966864142 4203565.97 74.25 5044794.23 5999295.31 54.32 35991544186592 364479.36 3.30 11478289.74 6340739.81 35.58 40204981274711 6340739.81 55.57 19753053.56 -6978846.58 -54.63 48704299613348 1991215.00 6.97 16293415.95 12267219.37 42.95 150484670995033 5698525.83 19.95 30335132.65 -26127067.01 -620.88 682623630422560 992656.44 3.03 9049367.81 -8811659.33 -3706.92 77645340136962 3588382.14 10.72 -1452756.10 6126348.60 131.08 37532147199832 6126348.60 3.04 780213.09 3193540.10 80.37 10198698401495 3193540.10 3.19 1611960.93 8555959.55 84.15 73204443893929 8555959.55 13.97 8604513.24 -3736828.76 -76.77 13963889196306 50216344.16 1031.63 5443267.13 714595.50 11.60 510646727856 714595.50 9.85 5799238.09 -3586272.73 -162.06 12861352094239 -3586272.73 73.23 2032989.69 4224333.77 67.51 17844995758898 4224333.77 69.23 5180779.61 5354681.09 50.83 28672609549928 5354681.09 51.02 10515000.29 -7687000.29 -271.82 59089973514890 -7687000.29 12.93 4146209.87 -3439209.87 -486.45 11828164499442 1703658.54 5.08 103459.79 11382079.13 99.10 129551725272559 11382079.13 17.79 10022196.25 -8680277.58 -646.86 75347218792255 1704832.73 3.67 2724095.78 6902029.74 71.70 47638014563285 6902029.74 8.17 8838233.23 -1164343.97 -15.17 1355696889283 -1164343.97 4.79 8611504.41 -5576556.24 -183.74 31097979490651 2732849.43 4.10 166372878.80 -523674.43 -5421.86 1604021989338190 113553199.89 1485.48

-23803.383 5161509.086 67.522 8538740.564 72910090424463

Maka Jumlah ME = -23.803,383 MAE = 5.161.509,086 MAPE = 67,522

SDE = 8.538.740,564 MSE = 72.910.090.424.463

i

Gambar 4.2 Grafik Hasil Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Di PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Pada Tahun 2008-2009

(α = 0,5)

Peramalan Jumlah Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan

Nusantara III (Persero) Tahun 2008-2009

-5000000.00

0.00

5000000.00

10000000.00

15000000.00

20000000.00

25000000.00

30000000.00

35000000.00

1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23

Periode

Nilai Ekspor

Rata-rata Bergerak Tunggal S'

Rata-rata Bergerak Ganda S"

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

Tabel 4.5 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Untuk Tahun 2010-2012 Dengan α = 0,5

Tahun Bulan Periode

Forecast (Ft+m)

2010 Januari 1 3,681,500.1

Februari 2 2,933,890.2

Maret 3 2,186,280.3

April 4 1,438,670.4

Mei 5 691,060.5

Juni 6 -56,549.4

Juli 7 -804,159.3

Agustus 8 -1,551,769.2 September 9 -2,299,379.1 Oktober 10 -3,046,989.0 November 11 -3,794,598.9 Desember 12 -4,542,208.8 2011 Januari 13 -5,289,818.7 Februari 14 -6,037,428.6 Maret 15 -6,785,038.5 April 16 -7,532,648.4

Mei 17 -8,280,258.3

Juni 18 -9,027,868.2 Juli 19 -9,775,478.1 Agustus 20 -10,523,088.0 September 21 -11,270,697.9 Oktober 22 -12,018,307.8 November 23 -12,765,917.7 Desember 24 -13,513,527.6 2012 Januari 25 -14,261,137.5 Februari 26 -15,008,747.4 Maret 27 -15,756,357.3 April 28 -16,503,967.2 Mei 29 -17,251,577.1

Juni 30 -17,999,187.0

Juli 31 -18,746,796.9

Agustus 32 -19,494,406.8 September 33 -20,242,016.7 Oktober 34 -20,989,626.6 November 35 -21,737,236.5 Desember 36 -22,484,846.4

Dari perhitungan at dan bt di atas dapat di tentukan ramalan nilai ekspor kelapa sawit

pada PT. Perkebunan Nusantara III untuk tahun 2010-2012. Untuk itu tahap selanjutnya adalah menghitung ramalan nilai ekspor kelapa sawit dengan menggunakan rumus :

m b a Ft+m = t + t

Untuk α = 0,5 maka besar ramalan dapat dihitung : FJanuari 2010

= 3.681.500,1

untuk m = 1 = 4.429.087,23 + (- 747.609,90) (1)

FFebruari 2010

= 2.933.890,2

untuk m = 2 = 4.429.087,23 + (- 747.609,90) (2)

FJanuari 2011

= -5.289.818,7

untuk m = 13 = 4.429.087,23 + (- 747.609,90) (13)

FMaret 2011

= -6.785.038,5

untuk m = 15 = 4.429.087,23 + (- 747.609,90) (15)

FDesember 2011

= -13.513.527,6

untuk m = 24 = 4.429.087,23 + (- 747.609,90) (24)

FJanuari 2012

= -14.261.137,5

untuk m = 25 = 4.429.087,23 + (-747.609,90) (25)

FMaret 2012

= -15.756.357,3

Tahap pertama dalam perhitungan ini adalah perhitungan Pemulusan Eksponensial Tunggal dengan menggunakan rumus persamaan :

' 1 '

) 1

( − ₋

+

= t t

t X S

S α α

Maka dari rumus diatas dapat dihitung dengan menggunakan α = 0,9 Februari 2008 = (0,9) (1.457.919,56) + (1 – 0,9) (3.924.684,75)

= 1.704.596,08

Maret 2008 = (0,9) (5.661.585,53) + (1 – 0,9) (1.704.596,08) = 5.265.796,58

April 2008 = (0,9) (11.044.089,54) + (1 – 0,9) (5.265.796,58) = 10.466.260,24

Januari 2009 = (0,9) (4.867.684,48) + (1 – 0,9) (9.551.691,47) = 5.336.085,18

Februari 2009 = (0,9) (6.157.862,63) + (1 – 0.9) (5.336.085,18) = 6.075.684,88

Maret 2009 = (0,9) (2.212.965,36) + (1 – 0,9) (6.075.684,88) = 2.599.237,31

April 2009 = (0,9) (6.257.323,46) + (1 – 0,9) (2.599.237,31) = 5.891.514,85

September 2009 = (0,9) (1.341.918,67) + (1 – 0,9) (10.436.138,09) = 2.251.340,61

Dan tahap selanjutnya untuk menghitung ramalan nilai ekspor kelapa sawit pada PT. Perkebunan Nusantara III yaitu mencari Pemulusan Eksponensial Ganda dengan menggunakan rumus :

" 1 '

"

) 1

( − ₋

+

= t t

t S S

S α α

Dapat dihitung dengan menggunakan α = 0,9.

Februari 2008 = (0,9) (1.704.596,08) + (1 – 0,9) (3.924.684,75) = 1.926.604,95

Juni 2008 = (0,9) (13.205.161,54) + (1 – 0,9) (16.366.659,55) = 13.521.311,34

Desember 2008 = (0,9) (9.551.691,47) + (1 – 0,9) (4.007.569,02) = 8.997.279,22

Januari 2009 = (0,9) (5.336.085,18) + (1 – 0,9) (8.997.279,22) = 5.702.204,58

Februari 2009 = (0,9) (6.075.684,88) + (1 – 0,9) (5.702.204,58) = 6.038.336,85

Maret 2009 = (0,9) (2.599.237,31) + (1 – 0,9) (6.038.336,85) = 2.943.147,27

April 2009 = (0,9) (5.891.514,85) + (1 – 0,9) (2.943.147,27) = 5.596.678,09

Mei 2009 = (0,9) (10.071.066,11) + (1 – 0,9) (5.596.678,09) = 9.623.627,31

Selanjutnya dicari nilai at dengan menggunakan rumus : " ' " ' ' 2 )

( t t t t

t

t S S S S S

a = + − = −

Maka dapat dihitung dengan menggunakan α = 0,9 Februari 2008 = 2(1.704.596,08) – (1.926.604,95)

= 1.482.587,21

Maret 2008 = 2(5.265.796,58) – (4.931.877,42) = 5.599.715,75

April 2008 = 2(10.466.260,24) – (9.912.821,96) = 11.019.698,53

Tahap kemudian adalah mencari nilai bt dengan menggunakan rumus :

) ( 1 " ' t t

t S S

b −

− = α_α

Maka nilai bt

Februari 2008 =

dapat dihitung dengan α = 0,9 9 , 0 1 9 , 0

− (1.704.596,08 – 1.926.604,95)

= -1.998.079,80

Maret 2008 = 9 , 0 1 9 , 0

− (5.265.796,58 – 4.931.877,42)

= 3.005.272,47

April 2008 = 9 , 0 1 9 , 0

− (10.466.260,24 – 9.912.821,96)

Tabel 4.6 Peramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Pada Tahun 2008-2009

Dengan α = 0,9

Tahun Bulan Nilai Ekspor

(Xt)

2008 Januari 3924684.75 3924684.75 3924684.75

Februari 1457919.56 1704596.08 1926604.95 1482587.21 -1998079.80

Maret 5661485.53 5265796.58 4931877.42 5599715.75 3005272.47

April 11044089.54 10466260.24 9912821.96 11019698.53 4980944.54

Mei 17819029.54 17083752.61 16366659.55 17800845.68 6453837.58

Juni 12774206.98 13205161.54 13521311.34 12889011.74 -2845348.20

Juli 28560635.32 27025087.94 25674710.28 28375465.60 12153398.94

Agustus 4208065.64 6489767.87 8408262.11 4571273.63 -17266448.17

September 237708.48 862914.42 1617449.19 108379.65 -6790812.92

Oktober 4673592.50 4292524.69 4025017.14 4560032.24 2407567.95

November 3973753.19 4005630.34 4007569.02 4003691.66 -17448.12

Desember 10167920.48 9551691.47 8997279.22 10106103.71 4989710.20 2009 Januari 4867684.48 5336085.18 5702204.58 4969965.77 -3295074.64

Februari 6157862.63 6075684.88 6038336.85 6113032.92 336132.27

Maret 2212965.36 2599237.31 2943147.27 2255327.36 -3095189.59

April 6257323.46 5891514.85 5596678.09 6186351.60 2653530.82

Mei 10535460.70 _{10071066.11 9623627.31 10518504.92 4026949.22}

Juni 2828000.00 3552306.61 4159438.68 2945174.54 -5464188.63

Juli 707000.00 991530.66 1308321.46 674739.86 -2851117.22

Agustus 11485538.92 10436138.09 9523356.43 11348919.76 8215034.97

September 1341918.67 2251340.61 2978542.19 1524139.03 -6544814.24

Oktober 9626125.52 8888647.03 8297636.55 9479657.51 5319094.35

November 7673889.26 7795365.04 7845592.19 7745137.89 -452044.36

Desember 3034948.17 _{3510989.86 3944450.09 3077529.62 -3901142.10} Jumlah 171231808.68 _{171277774.78 171275578.6 167355286.18 19765.34}

ME MAE MAPE SDE MSE ' t

Sambungan Tabel 4.6

Forecast PE │PE│

( m = 1)

8604988.22 -2943502.69 -51.99 8664208107819 4777034.7 43.25 16000643.07 -4956553.53 -44.88 24567422875533 1000358.44 9.6 24254683.26 -6435653.72 -36.12 41417638787725 14407524.97 49.92 10043663.54 2730543.44 21.38 7455867475153 2807704.7 9.83 40528864.54 -11968229.22 -41.90 143238510693741 414440.85 1.45 -12695174.54 16903240.18 401.69 285719528648465 3241263.64 10.44 -6682433.273 6920141.75 2911.19 47888361887174 912355.76 2.76 6967600.196 -2294007.70 -49.08 5262471307193 3889509.6 10.32 3986243.539 -12490.35 -0.31 156008814 3994516.84 9.59 15095813.91 -4927893.43 -48.47 24284133674320 8934082.19 17.24 1674891.136 3192793.34 65.59 10193929339060 3574642.43 733.71 6449165.187 -291302.56 -4.73 84857179618 2775519.12 25.17 -839862.2297 3052827.59 137.95 9319756292377 1633993.52 12.34 8839882.424 -2582558.96 -41.27 6669610801470 5382542.32 27.61 14545454.14 -4009993.44 -38.06 16080047402121 9551110.32 31.8 -2519014.089 5347014.09 189.07 28590559666968 4224127.25 12.86 -2176377.359 2883377.36 407.83 8313864995535 1343218.05 4.00 19563954.73 -8078415.81 -70.34 65260801919273 9421903.77 20.91 -5020675.206 6362593.88 474.14 40482600833434 3059338.9 6.59 14798751.86 -5172626.34 -53.74 26756063296814 8231968.34 14.69 7293093.528 380795.73 4.96 145005389430 7851172.94 12.33 -823612.4744 3858560.64 127.14 14888490246677 3992612.33 5.98 167890544.1 -2041339.74 4260.05 815283886828714 105420941 1072.4

-92788.17 4791860.954 48.745 6087557.679 37058358492214

Maka Jumlah ME = -92.788,17 MAE = 4.791.860,954 MAPE = 48,745

SDE = 6.087.557,679 MSE = 37.058.358.492.214

i

Langkah 3 : Dalam langkah ini pemberian Title, Axis, Grilinnes, Legend dan Data Label pada grafik.

Gambar 5.7 Tampilan Dalam Mengisi Title

Langkah 4 : Ini merupakan langkah terahir dalam membuat grafik dalam Microsoft Excel, dan langkah ini merupakan langkah yang menentukan lokasi grafik apakah pada satu sheet atau pada worksheet tempat data tabel.

Grafik yang terbentuk berhubungan langsung dengan data pada worksheet, artinya apabila terjadi perubahan data pada tabel maka secara otomatis grafik akan berubah sesuia dengan perubahan data tersebut.

Setelah selesai bekerja pada excel dan ingin keluar atau menutup program excel pilih menu Exit dari menu File atau Close (X) dalam jendela Excel.

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pengolahan data yang dilakukan penulis dalam meramalkan Nilai Ekspor Kelapa Sawit PT. Perkebunan Nusantara III Pada Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Tahun 2008-2009 maka dapat disimpulkan :

1. Dari plot data tahun 2008-2009 dapat dilihat bahwa nilai ekspor kelapa sawit pada PT. Perkebunan Nusantara III dari bulan ke bulan tidak normal kadang naik kadang turun.

2. Dari hasil perhitungan dan pengolahan data bahwa peramalan nilai ekspor kelapa sawit pada α = 0,9 adalah peramalan yang lebih baik karena nilai MSE lebih kecil dari pada nilai MSE pada α = 0,1 dan nilai MSE pada α = 0,5. Sebagai contoh dapat dilihat pada nilai periode ke-1 dengan α = 0,9 adalah 2.687.387,5 dan nilai periode ke-1 dengan α = 0,5 adalah 3.681.500,1 sedangkan nilai periode ke-1 dengan α = 0,1 adalah 5.946.537,0

3. Hasil pengolahan pada Bab 4 telah didapat ramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Medan Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Tahun 2008-2009, yaitu pada tabel sebagai berikut :

Tabel 6.1 Ramalan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Di PT. Perkebunan Nusantara III (Persero) Medan Tahun 2010-2012 Berdasarkan Data Tahun 2008-2009

Tahun Bulan Periode

Jumlah Ekspor Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III Medan (Persero)

α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 2010 Januari 1 5,946,537.0 3,681,500.1 2,687,387.5

Februari 2 5,932,297.0 2,933,890.2 2,297,245.4 Maret 3 5,918,057.0 2,186,280.3 1,907,103.3 April 4 5,903,817.0 1,438,670.4 1,516,961.2 Mei 5 5,889,577.1 691,060.5 1,126,819.1 Juni 6 5,875,337.1 -56,549.4 736,677.0 Juli 7 5,861,097.1 -804,159.3 346,534.9 Agustus 8 5,846,857.1 -1,551,769.2 -43,607.2 September 9 5,832,617.1 -2,299,379.1 -433,749.3 Oktober 10 5,818,377.1 -3,046,989.0 -823,891.4 November 11 5,804,137.1 -3,794,598.9 -1,214,033.5 Desember 12 5,789,897.1 -4,542,208.8 -1,604,175.6 2011 Januari 13 5,775,657.1 -5,289,818.7 -1,994,317.7 Februari 14 5,761,417.1 -6,037,428.6 -2,384,459.8 Maret 15 5,747,177.2 -6,785,038.5 -2,774,601.9 April 16 5,732,937.2 -7,532,648.4 -3,164,744.0 Mei 17 5,718,697.2 -8,280,258.3 -3,554,886.1 Juni 18 5,704,457.2 -9,027,868.2 -3,945,028.2 Juli 19 5,690,217.2 -9,775,478.1 -4,335,170.3 Agustus 20 5,675,977.2 -10,523,088.0 -4,725,312.4 September 21 5,661,737.2 -11,270,697.9 -5,115,454.5 Oktober 22 5,647,497.2 -12,018,307.8 -5,505,596.6 November 23 5,633,257.2 -12,765,917.7 -5,895,738.7 Desember 24 5,619,017.2 -13,513,527.6 -6,285,880.8 2012 Januari 25 5,604,777.3 -14,261,137.5 -6,676,022.9 Februari 26 5,590,537.3 -15,008,747.4 -7,066,165.0 Maret 27 5,576,297.3 -15,756,357.3 -7,456,307.1 April 28 5,562,057.3 -16,503,967.2 -7,846,449.2 Mei 29 5,547,817.3 -17,251,577.1 -8,236,591.3 Juni 30 5,533,577.3 -17,999,187.0 -8,626,733.4 Juli 31 5,519,337.3 -18,746,796.9 -9,016,875.5 Agustus 32 5,505,097.3 -19,494,406.8 -9,407,017.6 September 33 5,490,857.3 -20,242,016.7 -9,797,159.7 Oktober 34 5,476,617.3 -20,989,626.6 -10,187,301.8 November 35 5,462,377.4 -21,737,236.5 -10,577,443.9 Desember 36 5,448,137.4 -22,484,846.4 -10,967,586.0

6.2 Saran

Disarankan kepada pihak PT. Perkebunan Nusantara III agar dapat meningkatkan produksi Kelapa Sawit untuk menambah nilai devisa negara dan mempertahankan kondisi karyawan begitu juga dengan meningkatkan kualitas kelapa sawit.

DAFTAR PUSTAKA

Assaury, Sofian. 1984. Teknik dan Metode Peramalan dan Penerapannya Dalam Ekonomi dan Dunia Usaha. Jakarta LPEF Universitas Indonesia.

Effendi, Sofian. 1989. Metode Penelitian Survai. LP3ES : Jakarta

Makridakis, Spyros. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan, Jakarta : Binapura Aksara. (Ritongga Abdul Rahman, 1987) Statistik Terapan Untuk Penelitian. Jakarta : Lembaga

Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Supranto. 2001. Statistik Teori dan Aplikasi. Erlangga: Jakarta.