12 Setelah kita dapatkan nilai moving total, hal yang harus kita lakukan adalah mencari nilai
moving averages, dengan persamaan sebagai berikut: Moving averages terbobot
m
= Moving Total
m
24 2
Hal selanjutnya yang perlu dilakukan yaitu mencari rasio terhadap moving averages, dengan persamaan sebagai berikut:
Ratio to moving averages =
� �� � � �
3 Setelah ditemukan rasio terhadap moving averages, selanjutnya kita mencari indeks
musim dengan persamaan sebagai berikut:
S
m
= Med
m
� �
� �
4 dimana S
m
adalah indeks musim pada bulan m, Med
m
adalah median pada bulan m. Setelah mendapatkan nilai median dan indeks musim, langkah selanjutnya yang
dilakukan adalah menghitung nilai trend, dengan persamaan sebagai berikut:
= +
5 dimana Y adalah data time series yang akan diperkirakan, X adalah variabel waktu, a dan
b adalah nilai konstanta.
Setelah mendapatkan nilai trend, maka langkah yang harus kita lakukan adalah menghitung Mean Absolute Percentage Error MAPE, dengan menggunakan persamaan
berikut ini:
��� = 1
� − �
=1
� 100 6 Dimana n adalah banyaknya forecasting, A adalah nilai actual pada bulan tersebut dan F
adalah nilai forecasting pada bulan tersebut.
3. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari data BPS Propinsi Jawa Barat yang diambil dari tahun 2009 sampai tahun 2012 [8].
Banyak metode peramalan yang sering digunakan seperti regresi linier, double exponential smoothing, moving average, indeks musim dan lainnya membuat penentu
keputusan atau seorang modeling diperhadapkan dengan masalah terkait teknik mana yang paling baik dan cocok untuk digunakan sebagai teknik peramalan.Penelitian ini
memprediksi produksi tanaman teh untuk Propinsi Jawa Barat dengan menggunakan metode indeks musim.Indeks musim merupakan salah satu contoh peramalan time series
berdasarkan data masa lampau dan diproyeksikan ke masa depan dengan memanfaatkan persamaan matematika dan statistika.
Langkah analisis yang digunakan untuk mencapai tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut, yang pertama adalah membuat plot data untuk mengetahui jenis data dari
13 produksi teh propinsi Jawa Barat dari bulan januari 2009 sampai dengan bulan desember
2012. Setelah membuat plot data dari produksi teh, maka yang harus dilakukan adalah menghitung moving total terbobot bulanan, moving average terbobot bulanan, dan rasio
terhadap moving average. Proses selanjutnya adalah menghitung indeks musim dan median dari rasio terhadap moving average. Langkah selanjutnya adalah menghitung
proyeksi trend. Setelah mendapatkan nilai trend, maka langkah selanjutnya yang dilakukan adalah menghitung hasil ramalan untuk tahun 2013 dari bulan Januari sampai
dengan bulan Desember 2013. Setelah mendapatkan hasil ramalan, maka hal selanjutnya yang harus dilakukan adalah menghitung error relatif, dan langkah terakhir yang
dilakukan adalah menghitung nilai MAPE, sehingga dapat mengetahui seberapa sensitif metode indeks musim dalam meramalkan produksi teh di Propinsi Jawa Barat.
Setelah model dibangun, model tersebut diselesaikan dengan tujuan untukmendapatkan kesimpulan matematika [9].
Gambar 1. Proses Penelitian Gambar 1 mengilustrasikan proses pemodelan matematika. Persoalan dunia nyata
yang terjadi pada saat ini adalah dengan tidak menentunya tingkat produksi teh terkait dengan berapa banyak teh yang harus disiapkan apabila produksi teh menurun tetapi
meningkatnya konsumsi teh tersebut dalam satu periode. Sebagai pimpinan perusahaanmodelingpakar matematika perlu mengetahui bagaimana gambaran masa
depan atau prakiraan sehingga dapat menyusun rencana kegiatan suatu perusahaan atau organisasiinstansi yang lebih baik dan dapat menghindari hal-hal yang dapat
menimbulkan kerugian di masa yang akan datang. Hal yang perlu dilakukan adalah merumuskan masalah tersebut dan memodelkan dalam bentuk matematika dengan
menggunakan peramalan, dan penelitian ini menggunakan metode peramalan yaitu indeks musim untuk memecahkan persoalan yang terjadi. Setelah meramalkan dengan metode
indeks musim, maka hasil peramalan yang telah didapat kita lalu menfasirkan kesimpulan peramalan tersebut di dalam dunia nyata yaitu dengan menguji peramalan tersebut apakah
cocok atau tidak dalam menangani dan menjawab persoalan yang terjadi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
