PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI DI KOTA MEDAN.
PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM
MERAMAL PERGERAKAN INFLASI DI KOTA MEDAN
Oleh
DEWI SARTIKA
NIM: 4121230004
Program Studi Matematika
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar
Sarjana Sains
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS NEGERI MEDAN
MEDAN
2016
i
ii
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Medan pada 16 Desember 1994. Ayah bernama
Sulimin dan ibu bernama Hartini. Penulis merupakan anak kedua dari empat
bersaudara. Pada tahun 1999, penulis masuk Taman Kanak-kanak GUPPI Medan,
dan lulus pada tahun 2000. Pada tahun 2000 penulis melanjutkan sekolah di SDN
064987 Medan dan lulus pada tahun 2006. Pada tahun 2006 penulis melanjutkan
sekolah di MTsN 1 Model Medan, dan lulus pada tahun 2009. Kemudian pada
tahun 2009 penulis melanjutkan pendidikan di SMAN 13 Medan dan lulus tahun
2012. Setelah menamatkan pendidikan SMA, Pada tahun 2012 penulis
melanjutkan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi di Jurusan Matematika
Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Negeri Medan.
iii
PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL
DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI
DI KOTA MEDAN
Dewi Sartika
NIM: 4121230004
ABSTRAK
Inflasi merupakan gejala ekonomi yang perlu diatasi. Peneltian dilakukan
untuk mengetahui dan meramal pergerakan inflasi di kota Medan. Data yang
digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi
Sumatera Utara dari runtun waktu Januari 2001 sampai Juli 2016 yang bersifat
stasioner dengan pola data Horizontal. Peramalan menggunakan metode Single
Eksponensial Smoothing yang berfungsi untuk mengurangi ketidakteraturan atau
unsur random dari data yang lalu dan dalam mengevaluasi hasil peramalan
menggunakan metode Mean Squared Error (MSE). Hasil peramalan
menunjukkan bahwa peramalan pergerakan inflasi di kota Medan pada Agustus
2016 diperoleh sebesar 0.38% dengan pemilihan parameter α=0.1 artinya
pergerakan inflasi di kota Medan kembali mengalami kenaikan dari bulan
sebelumnya.
Kata kunci: Meramal Pergerakan Inflasi, Single Eksponensial Smoothing
iv
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa untuk
setiap berkat dan anugerah-Nya yang masih memberi kesehatan dan kesempatan
kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi ini. Adapun skripsi ini berjudul
”Penggunaan Metode Smoothing Eksponensial Dalam Meramal Pergerakan
Inflasi Di Kota Medan”. Disusun untuk memperoleh gelar Sarjana Sains
Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas negeri
Medan.
Dalam penyusunan skripsi ini, penulis telah banyak mendapatkan bantuan
dan bimbingan dari berbagai pihak sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan
baik. Untuk itu pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih
kepada:
1. Bapak Prof Dr.Syawal Gultom, M.Pd., selaku Rektor Universitas Negeri
Medan, Bapak Prof.Drs.Motlan Situmorang,M.Sc,Ph.D., selaku Dekan
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
2. Bapak Dr.Edy Surya, M.Si., selaku Ketua Jurusan Matematika, Bapak
Drs.Yasifati Hia, M.Si., selaku Sekretaris Jurusan Matematika, dan Bapak
Dr.Pardomuan Sitompul, M.Si., selaku Ketua Program Studi Matematika
serta Bapak dan Ibu dosen juga staf pegawai FMIPA Universitas Negeri
Medan.
3. Bapak Dr. Mulyono, M.Si., selaku Dosen Pembimbing Akademik.
4. Ibu Dra. Hamidah Nasution ,M.Si., selaku Dosen Pembimbing Skripsi
yang telah banyak memberikan bantuan, saran, dan kritik dalam penulisan
skripsi ini.
5. Bapak Dr. Pardomuan Sitompul, M.Si., Bapak Dr. Abil Mansyur, M.Si.,
dan Ibu Marliana Setia Sinaga, S.Si., M.Si., selaku Dosen Penguji yang
telah banyak memberikan saran-saran dalam penulisan skripsi ini.
6. Bapak Pendi Dewanto selaku Kepala Badan Pusat Statistik Provinsi
Sumatera Utara, Kepala Seksi Diseminasi dan Layanan Statistik yang telah
v
memberikan izin untuk mengadakan penelitian atau observasi di Badan
Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara Jalan Asrama No. 179 Medan dan
membantu penulis selama penelitian berlangsung.
7. Teristimewa buat orangtuaku tercinta (Ayahanda Sulimin dan Ibunda
Hartini) yang telah memberikan kasih sayang yang tak ternilai yang selalu
mendoakan, memotivasi dan juga mendukung saya dalam segala hal, juga
untuk abang dan adikku maupun saudara-saudaraku yang tercinta atas
semua dukungan dan doanya.
8. Teruntuk Nur Intan, Isnayanti, Rahma Sofatul Zain, Ramlah Hidayat,
Wahyuni, dan Jimmy Syahputra yang telah memberikan semangat, saran
dan bantuan serta seluruh teman-teman seperjuangan Matematika Nondik
2012 atas kebersamaan selama perkuliahan dan penyusunan skripsi ini.
Penulis telah berupaya semaksimal mungkin dalam penyusuan skripsi ini,
maupun penulis menyadari skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan baik dari
segi isi maupun penulisan, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik dari
semua pihak untuk membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Penulis juga
mengharapkan kiranya skripsi ini dapat berguna dan bermanfaat bagi penulis dan
pembaca dalam usaha peningkatan pendidikan di masa yang akan datang.
Medan, Agustus 2016
Penulis
Dewi Sartika
NIM. 4121230004
vi
DAFTAR ISI
hal
LEMBAR PENGESAHAN
i
RIWAYAT HIDUP
ii
ABSTRAK
iii
KATA PENGANTAR
iv
DAFTAR ISI
vi
DAFTAR GAMBAR
viii
DAFTAR TABEL
ix
DAFTAR LAMPIRAN
x
Bab 1 Pendahuluan
1
1.1.
Latar Belakang
1
1.2.
Rumusan Masalah
4
1.3.
Batasan Masalah
4
1.4.
Tujuan Penelitian
4
1.5.
Manfaat Penelitian
5
Bab 2 Tinjauan Pustaka
2.1.
2..2.
2.3.
6
Inflasi
6
2.1.1. Definisi Inflasi
6
2.1.2. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Inflasi
9
2.1.3. Jenis-jenis Inflasi
10
2.1.4. Dampak Inflasi dalam Perekonomian
12
Peramalan
13
2.2.1. Pengertian Peramalan
13
2.2.2. Kegunaan Peramalan
14
2.2.3. Jenis-jenis Peramalan
15
2.2.4. Metode Peramalan Kuantitatif
16
2.2.5. Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan
17
Data
18
2.3.1. Pembagian Data
18
2.3.2. Jenis Pola Data
19
vii
2..4.
2.5.
Metode Pemulusan (Smoothing)
23
2.4.1. Pemulusan Eksponensial Tunggal
26
Ketetapan Ramalan Untuk Pemilihan Parameter
30
2.5.1. Mean Square Error (MSE)
31
Bab 3 Metodologi Penelitian
32
3.1.
Tempat Dan Waktu Penelitian
32
3.2.
Sumber Data
32
3.3.
Prosedur Penelitian
32
3.3.1. Pengumpulan Data
32
3.3.2. Memplot Data
32
3.3.3. Penggunaan Model
33
3.3.4. Analisis Data
33
3.3.5. Pemeriksaan Metode Peramalan
33
3.3.6. Menghasilkan Nilai Ramalan yang Akan Datang
33
Bab 4 Pembahasan
34
4.1.
Pengumpulan Data
34
4.2.
Memplot Data
35
4.3.
Penggunaan Model
36
4.4.
Analisis Data
36
4.4.1. Nilai Single Smoothing Eksponensial
36
4.5.
Pemeriksaan Ramalan
45
4.6.
Nilai Ramalan yang Akan Datang
52
Bab 5 Penutup
55
5.1.
Kesimpulan
55
5.2.
Saran
55
DAFTAR PUSTAKA
56
Lampiran
58
viii
DAFTAR GAMBAR
hal
Gambar 2.1
Pola Data Horizontal
21
Gambar 2.2
Pola Data Musiman
22
Gambar 2.3
Pola Data Siklis
22
Gambar 2.4
Pola Data Trend
23
Gambar 2.5
Skenario Peramalan
24
Gambar 2.6
Strategi Untuk Memilih Suatu Metode Peramalan
Pemulusan
25
Gambar 4.1
Pola Data Pergerakan Inflasi di Kota Medan
36
Gambar 4.2
Hasil Smoothing Menggunakan
44
Gambar 4.3
Hasil Smoothing Menggunakan
44
Gambar 4.4
Hasil Smoothing Menggunakan
45
Gambar 3.1
Hasil Smoothing Menggunakan
136
Gambar 3.2
Hasil Smoothing Menggunakan
136
Gambar 3.3
Hasil Smoothing Menggunakan
137
Gambar 3.4
Hasil Smoothing Menggunakan
137
Gambar 3.5
Hasil Smoothing Menggunakan
138
Gambar 3.6
Hasil Smoothing Menggunakan
138
Gambar 3.7
Hasil Smoothing Menggunakan
139
Gambar 3.8
Hasil Smoothing Menggunakan
139
Gambar 3.9
Hasil Smoothing Menggunakan
140
Gambar 4.1
Peneliti sedang melakukan riset pengumpulan data
141
Gambar 4.2
Peneliti sedang melakukan pengolahan data
141
Gambar 4.3
Peneliti sedang di tempat penelitian
142
ix
DAFTAR TABEL
hal
Tabel 3.1
Data Inflasi di Kota Medan
Tabel 4.1
Data Tingkat Inflasi Periode Januari 2001 Sampai
32
Dengan Juli 2016
34
Tabel 4.2
Besar nilai MSE dari tiap pilihan
51
Tabel 1.1
Data Inflasi di Kota Medan Periode Januari 2001Juli 2016
Tabel 2.1
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.2
112
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.9
104
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.8
96
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.7
88
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.6
80
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.5
72
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.4
64
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.3
58
120
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
128
x
DAFTAR LAMPIRAN
hal
Lampiran 1
Data Penelitian
58
Lampiran 2
Single Eksponensial smoothing
64
Lampiran 3
Grafik Hasil Smoothing
136
Lampiran 4
Dokumentasi Penelitian
141
Lampiran 5
Surat Ketersediaan Menjadi Dosen Pembimbing Skripsi
143
Lampiran 6
Surat Permohonan Izin Penelitian dari Jurusan
144
Lampiran 7
Surat Permohonan Izin Penelitian dari Wakil Dekan
Bidang Akademik
Lampiran 8
Surat Izin Penelitian dari Badan Pusat Statistik Provinsi
Sumatera Utara
Lampiran 9
145
146
Surat Telah Melakukan Penelitian di Badan Pusat Statistik
Provinsi Sumatera Utara
147
Bab I
Pendahuluan
1.1.
Latar Belakang
Secara sederhana inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga
secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang
saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau
mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya (Biri, 2013).
Inflasi yang diukur dengan IHK di Indonesia dikelompokan ke dalam 7
kelompok pengeluaran (berdasarkan the Classification of Individual
Consumption by Purpose - COICOP), yaitu Kelompok Bahan Makanan;
Kelompok Makanan Jadi, Minuman, dan Tembakau; Kelompok Perumahan;
Kelompok Sandang; Kelompok Kesehatan; Kelompok Pendidikan dan Olah
Raga; dan Kelompok Transportasi dan Komunikasi.
Biasanya inflasi dapat dipengaruhi oleh faktor yang berasal dari sisi
penawaran (seperti terjadinya banyak permintaan namun barang/jasa yang
ditawarkan sedikit/langka), ataupun yang bersifat kejutan (shocks) (seperti
kenaikan harga minyak dunia dan adanya gangguan panen atau banjir). Dari
bobot dalam keranjang IHK, bobot inflasi yang dipengaruhi oleh faktor
kejutan diwakili oleh kelompok volatile food (kelompok bahan makanan) dan
administered prices (harga komoditi yang ditentukan oleh pemerintah) yang
mencakup kurang lebih 40% dari bobot IHK. Dengan demikian, kemampuan
Bank Indonesia untuk mengendalikan inflasi sangat terbatas apabila terdapat
kejutan (shocks) yang sangat besar seperti ketika terjadi kenaikan harga BBM
yang menyebabkan adanya lonjakan inflasi.
Dari 33 Kota dan Kabupaten di Suamtera Utara, maka roda penggerak
ekonomi diluar sektor primer, adalah perekonomian kota Medan, sehingga
kota Medan sering menyumbangkan inflasi yang cukup tinggi untuk Sumater
Utara. Aktivitas ekonomi untuk sektor sekunder seperti kontruksi pelistrikan
cukup besar kontribusi yang dihasilkan dalam membentuk produk domestik
regional bruto (PDRB) kota Medan. Selain itu sektor industri, perdagangan
1
2
hotel dan restoran serta jasa lembaga keuangan menjadi kontribusi berikutnya
yang sangat menyumbang PDRB kota Medan. Denyut nadi aktivitas ekonomi
akan selalu diamati dan kemudian harus dapat dikendalikan, sehingga laju
inflasi yang terjadi dalam proses aktivitas tersebut tidak menjadi tinggi, dan
sangat fluktuatif (Hariani, 2012).
Inflasi merupakan gejala ekonomi yang perlu diatasi. Karena masalah
inflasi menimbulkan efek atau akibat yang buruk kepada masyarakat. Akibat
buruk yang paling nyata ialah kemerosotan pendapatan riil yang diterima
masyarakat. Pendapatan pekerja-pekerja tidak selalu mengalami perubahan
untuk menyesuaikan dengan keadaan inflasi. Dengan demikian inflasi akan
menurunkan pendapatan riil dari pekerja-pekerja yang berpendapatan tetap
yang kerap kali merupakan sebagian besar dari angkatan kerja dalam
perekonomian. Ini merupakan salah satu alasan penting yang menyebabkan
masalah inflasi perlu dihindari. Disamping itu inflasi perlu pula dihindari oleh
karena ia dapat menimbulkan berbagai akibar buruk keatas kegiatan dalam
perekonomian yang pada akhirnya akan menimbulkan ketidakstabilan,
pertumbuhan yang lambat dan pengangguran yang semakin meningkat
(Sukirno, 2000).
Untuk mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan, maka
pemerintah wajib melakukan salah satu syaratnya yaitu kestabilan inflasi.
Kestabilan ini diharapkan nantinya dapat memberikan manfaat bagi
peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi
didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil
memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat.
Inflasi yang tinggi akan menyebabkan pendapatan masyarakat akan terus
menurun, sehingga standar hidup dan masyarakat pun turun dan akhirnya akan
menjadikan masyarakat menjadi orang-orang miskin. Selain hal tersebut,
keadaan inflasi yang tidak stabil akan menciptakan ketidakpastian bagi pelaku
ekonomi dalam mengambil keputusan. Dari pengalaman yang sudah-sudah
menunjukkan bahwa inflasi yang tidak stabil akan menyulitkan keputusan
masyarakat dalam melakukan konsumsi, investasi, maupun produksi, yang
pada akhirnya akan menurunkan ekonomi nasional (Biri, 2013).
3
Karena itu peneliti ingin meramalkan pergerakan inflasi. Peramalan inflasi
yang akurat di masa yang akan datang dapat membantu masyarakat
melakukan perencanaan yang matang dalam melakukan kegiatan konsumsi,
investasi, maupun produksinya. Selain masyarakat, peramalan inflasi juga
diperlukan oleh pemerintah dalam menetapkan RAPBN (Rancangan Anggaran
Pendapatan dan Belanja Negara). Sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan
ekonomi nasional dan kesejahteraan masyarakat.
Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa
mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan
kualitatif yang dilakukan secara sistematis. Peramalan merupakan alat bantu
yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Makridakis, 1990).
Terdapat dua macam metode peramalan yaitu metode kualitatif dan metode
kuantitatif. Metode kualitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa
menggunakan pendekatan matematis maupun statistik, dimana situasi, kondisi,
dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan, sedangkan
metode kuantitatif bergantung pada metode yang digunakan dan tanpa intuisi
maupun penilaian subyektif dari orang yang melakukan peramalan. Metode
kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua bagian yaitu metode sebab akibat
(causal methods) dan metode deret waktu (time series). Metode sebab akibat
(causal methods) adalah metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan
analisa pola hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel yang
mempengaruhinya tetapi bukan waktu, sedangkan metode deret waktu (time
series) adalah metode peramalan yang didasarkan pada pola hubungan antara
variabel yang dicari (dependent) dengan variabel yang mempengaruhinya
(independent) yang dikaitkan dengan waktu mingguan, bulanan, semester atau
tahunan (Assauri, 1984).
Untuk memprediksi pada masa yang akan datang tersebut digunakan ilmu
statistik. Statistik adalah cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau
penganalisisannya dan penarikan kesimpulan berdasarkan data yang
dilakukan. Banyak teori-teori dari ilmu statistik dapat diterapkan pada semua
bidang kehidupan. Salah satu teori statistik yang biasa digunakan adalah
pemodelan deret berkala (time series) (Sudjana, 2005).
4
Salah satu metode yang banyak digunakan untuk peramalan diantaranya
adalah Smoothing eksponensial. Smoothing eksponensial merupakan salah
satu kategori metode time series yang menggunakan pembobotan data masa
lalu secara eksponensial. Metode penghalusan (smoothing) digunakan untuk
mengurangi ketidakteraturan atau unsur random dari data yang lalu dengan
membuat pengaruh random yang positif dan negatif saling meniadakan dari
sederetan data masa lalu. Metode Smoothing eksponensial menunjukkan
pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai pengamatan
sebelumnya.
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis ingin melakukan penelitian
dengan
judul
“PENGGUNAAN
METODE
SMOOTHING
EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI DI
KOTA MEDAN”.
1.2.
Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas, maka
masalah yang akan diteliti oleh penulis sebagai berikut:
1. Bagaimana menentukan model peramalan untuk data pergerakan inflasi di
kota Medan dengan menggunakan metode Smoothing ekponensial?
2. Bagaimana hasil peramalan pergerakan inflasi di kota Medan pada masa
yang akan datang dengan menggunakan metode Smoothing eksponensial?
1.3.
Batasan Masalah
Adapun batasan masalah pada penelitian ini adalah mengambil data inflasi
periode januari 2001 sampai Juli 2016 dari Badan Pusat Satistika Sumatera
Utara dengan menggunakan Metode Smoothing eksponensial.
1.4.
Tujuan Penelitian
Dari rumusan masalah di atas, tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut:
1. Menentukan model peramalan data pergerakan inflasi di kota Medan
dengan metode smoothing ekponensial.
2. Meramalkan pergerakan inflasi di kota Medan pada masa yang akan
datang menggunakan metode smoothing eksponensial.
5
1.5.
Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Manfaat bagi Penulis
Untuk memperdalam dan mengembangkan wawasan disiplin ilmu yang
telah dipelajari untuk mengkaji permasalahan tentang penerapan metode
smoothing ekponensial dalam melihat pergerakan inflasi.
2. Manfaat bagi Pembaca
Sebagai tambahan wawasan dan memberikan gambaran tentang teknik
pemodelan data dan nilai ramalan dalam permasalahan pergerakan inflasi
memalui metode smoothing eksponensial.
3. Manfaat bagi instansi
Dapat digunakan sebagai sarana dan informasi bagi lembaga pendidikan
serta kontribusi keilmuan bagi lembaga terkait.
4. Manfaat bagi Perusahaan
Memberikan informasi kepada Badan Pusat Statistik sebagai salah satu
cara memprediksi pergerakan inflasi.
Bab V
Penutup
5.1.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, maka kesimpulan yang bisa ditarik
adalah pola data yang terbentuk merupakan pola data horizontal karena nilai data
berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan. Model yang digunakan adalah
model Single Eksponensial Smoothing. Nilai peramalan inflasi di kota Medan
pada Agustus 2016 sebesar 0.38% dengan
dan Mean Square Error
(MSE) sebesar 0.25, yang berarti pergerakan inflasi di kota Medan kembali
mengalami kenaikan dari bulan sebelumnya.
5.2.
Saran
Dari hasil pembahasan dan kesimpulan yang diperoleh maka dapat
disarankan:
1. Pemerintah harus dapat mengatur RAPBN (Rancangan Anggaran
Pendapatan dan Belanja Negara) agar dapat menstabilkan inflasi di kota
Medan sehingga nantinya dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi
nasional dan kesejahteraan masyarakat.
2. Masyarakat harus dapat melakukan perencanaan yang matang dalam
melakukan kegiatan konsumsi, investasi, maupun produksinya agar
membantu untuk menstabilkan inflasi di kota Medan.
3. Bagi peneliti selanjutnya dapat mencari ketepatan ramalan dan pemilihan
paremeter lain dari penulis dan dapat membandingkan dengan hasil dari
penulis.
55
56
DAFTAR PUSTAKA
Assauri, S., (1984): Teknik dan Metoda Peramalan, Fakultas Ekonomi
Universitas Indonesia, Jakarta.
Biri, Romy dan Langi, Y., (2013): Penggunaan Metode Smoothing Eksponensial
Dalam Meramal Pergerakan Inflasi Kota Palu, Jurnal Ilmiah Sains, 13(1).
Dergibson, S. S., (2000): Metode Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi,
PT.Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Gilarso (2004): Pengantar Ilmu Ekonomi Makro, Penerbit KANISIUS,
Yogyakarta.
Gitosudarmo, Indriyono dan Najmudin, M., (2001): Teknik Proyeksi Bisnis,
BPFE, Yogyakarta.
Gunawan, A. H., (1991): Anggaran Pemerintah dan Inflasi di Indonesia, PT
Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Hariani, P., (2012): Analisis Pola Dan Struktur Inflasi Kota Medan, Universitas
Muhammadiyah Suamtera Utara, 1(1).
Khalwaty, T., (2000): Inflasi dan Sousinya, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Lebrin, A. R., (2009): Peramalan Bisnis Edisi Kedua, Ghalia Indonesia, Jakarta.
Makridakis, Spyros dan Wheelwright, S., (1990): Metode dan Aplikasi Peramalan
Jilid I, Erlangga, Jakarta.
Mukhyi, M. A., (2008): Peramalan Bisnis, Erlangga, Jakarta.
Nopirin (1987): Ekonomi Moneter, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Putong, I., (2008): Pengantar Ekonomi Makro, Mitra Wacana Media, Jakarta.
Reksohadiprodjo, S., (2002): Business Forecasting, BPFE, Yogyakarta.
57
Sudjana (2005): Metode Statistika, Tarsito, Bandung.
Sugiarto, I. d. H., (2000): Peramalan Bisnis, PT. Gramedia Pustaka Utama,
Jakarta.
Sukirno, S., (2000): Makroekonomi Modern, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta
Supranto, J., (2000): Metode Ramalan Kuantitatif, Rineka Cipta, Jakarta.
Wilson, J., (2007): Business Forecasting With Accompanying Excel, Mc Graw
Hill Companies, New York.
Yuwida, Nila dan Hanafi, L., (2012): Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan
Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden
Section, Jurnal Sains dan Seni, 1(1).
MERAMAL PERGERAKAN INFLASI DI KOTA MEDAN
Oleh
DEWI SARTIKA
NIM: 4121230004
Program Studi Matematika
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar
Sarjana Sains
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS NEGERI MEDAN
MEDAN
2016
i
ii
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Medan pada 16 Desember 1994. Ayah bernama
Sulimin dan ibu bernama Hartini. Penulis merupakan anak kedua dari empat
bersaudara. Pada tahun 1999, penulis masuk Taman Kanak-kanak GUPPI Medan,
dan lulus pada tahun 2000. Pada tahun 2000 penulis melanjutkan sekolah di SDN
064987 Medan dan lulus pada tahun 2006. Pada tahun 2006 penulis melanjutkan
sekolah di MTsN 1 Model Medan, dan lulus pada tahun 2009. Kemudian pada
tahun 2009 penulis melanjutkan pendidikan di SMAN 13 Medan dan lulus tahun
2012. Setelah menamatkan pendidikan SMA, Pada tahun 2012 penulis
melanjutkan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi di Jurusan Matematika
Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Negeri Medan.
iii
PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL
DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI
DI KOTA MEDAN
Dewi Sartika
NIM: 4121230004
ABSTRAK
Inflasi merupakan gejala ekonomi yang perlu diatasi. Peneltian dilakukan
untuk mengetahui dan meramal pergerakan inflasi di kota Medan. Data yang
digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi
Sumatera Utara dari runtun waktu Januari 2001 sampai Juli 2016 yang bersifat
stasioner dengan pola data Horizontal. Peramalan menggunakan metode Single
Eksponensial Smoothing yang berfungsi untuk mengurangi ketidakteraturan atau
unsur random dari data yang lalu dan dalam mengevaluasi hasil peramalan
menggunakan metode Mean Squared Error (MSE). Hasil peramalan
menunjukkan bahwa peramalan pergerakan inflasi di kota Medan pada Agustus
2016 diperoleh sebesar 0.38% dengan pemilihan parameter α=0.1 artinya
pergerakan inflasi di kota Medan kembali mengalami kenaikan dari bulan
sebelumnya.
Kata kunci: Meramal Pergerakan Inflasi, Single Eksponensial Smoothing
iv
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa untuk
setiap berkat dan anugerah-Nya yang masih memberi kesehatan dan kesempatan
kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi ini. Adapun skripsi ini berjudul
”Penggunaan Metode Smoothing Eksponensial Dalam Meramal Pergerakan
Inflasi Di Kota Medan”. Disusun untuk memperoleh gelar Sarjana Sains
Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas negeri
Medan.
Dalam penyusunan skripsi ini, penulis telah banyak mendapatkan bantuan
dan bimbingan dari berbagai pihak sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan
baik. Untuk itu pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih
kepada:
1. Bapak Prof Dr.Syawal Gultom, M.Pd., selaku Rektor Universitas Negeri
Medan, Bapak Prof.Drs.Motlan Situmorang,M.Sc,Ph.D., selaku Dekan
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
2. Bapak Dr.Edy Surya, M.Si., selaku Ketua Jurusan Matematika, Bapak
Drs.Yasifati Hia, M.Si., selaku Sekretaris Jurusan Matematika, dan Bapak
Dr.Pardomuan Sitompul, M.Si., selaku Ketua Program Studi Matematika
serta Bapak dan Ibu dosen juga staf pegawai FMIPA Universitas Negeri
Medan.
3. Bapak Dr. Mulyono, M.Si., selaku Dosen Pembimbing Akademik.
4. Ibu Dra. Hamidah Nasution ,M.Si., selaku Dosen Pembimbing Skripsi
yang telah banyak memberikan bantuan, saran, dan kritik dalam penulisan
skripsi ini.
5. Bapak Dr. Pardomuan Sitompul, M.Si., Bapak Dr. Abil Mansyur, M.Si.,
dan Ibu Marliana Setia Sinaga, S.Si., M.Si., selaku Dosen Penguji yang
telah banyak memberikan saran-saran dalam penulisan skripsi ini.
6. Bapak Pendi Dewanto selaku Kepala Badan Pusat Statistik Provinsi
Sumatera Utara, Kepala Seksi Diseminasi dan Layanan Statistik yang telah
v
memberikan izin untuk mengadakan penelitian atau observasi di Badan
Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara Jalan Asrama No. 179 Medan dan
membantu penulis selama penelitian berlangsung.
7. Teristimewa buat orangtuaku tercinta (Ayahanda Sulimin dan Ibunda
Hartini) yang telah memberikan kasih sayang yang tak ternilai yang selalu
mendoakan, memotivasi dan juga mendukung saya dalam segala hal, juga
untuk abang dan adikku maupun saudara-saudaraku yang tercinta atas
semua dukungan dan doanya.
8. Teruntuk Nur Intan, Isnayanti, Rahma Sofatul Zain, Ramlah Hidayat,
Wahyuni, dan Jimmy Syahputra yang telah memberikan semangat, saran
dan bantuan serta seluruh teman-teman seperjuangan Matematika Nondik
2012 atas kebersamaan selama perkuliahan dan penyusunan skripsi ini.
Penulis telah berupaya semaksimal mungkin dalam penyusuan skripsi ini,
maupun penulis menyadari skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan baik dari
segi isi maupun penulisan, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik dari
semua pihak untuk membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Penulis juga
mengharapkan kiranya skripsi ini dapat berguna dan bermanfaat bagi penulis dan
pembaca dalam usaha peningkatan pendidikan di masa yang akan datang.
Medan, Agustus 2016
Penulis
Dewi Sartika
NIM. 4121230004
vi
DAFTAR ISI
hal
LEMBAR PENGESAHAN
i
RIWAYAT HIDUP
ii
ABSTRAK
iii
KATA PENGANTAR
iv
DAFTAR ISI
vi
DAFTAR GAMBAR
viii
DAFTAR TABEL
ix
DAFTAR LAMPIRAN
x
Bab 1 Pendahuluan
1
1.1.
Latar Belakang
1
1.2.
Rumusan Masalah
4
1.3.
Batasan Masalah
4
1.4.
Tujuan Penelitian
4
1.5.
Manfaat Penelitian
5
Bab 2 Tinjauan Pustaka
2.1.
2..2.
2.3.
6
Inflasi
6
2.1.1. Definisi Inflasi
6
2.1.2. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Inflasi
9
2.1.3. Jenis-jenis Inflasi
10
2.1.4. Dampak Inflasi dalam Perekonomian
12
Peramalan
13
2.2.1. Pengertian Peramalan
13
2.2.2. Kegunaan Peramalan
14
2.2.3. Jenis-jenis Peramalan
15
2.2.4. Metode Peramalan Kuantitatif
16
2.2.5. Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan
17
Data
18
2.3.1. Pembagian Data
18
2.3.2. Jenis Pola Data
19
vii
2..4.
2.5.
Metode Pemulusan (Smoothing)
23
2.4.1. Pemulusan Eksponensial Tunggal
26
Ketetapan Ramalan Untuk Pemilihan Parameter
30
2.5.1. Mean Square Error (MSE)
31
Bab 3 Metodologi Penelitian
32
3.1.
Tempat Dan Waktu Penelitian
32
3.2.
Sumber Data
32
3.3.
Prosedur Penelitian
32
3.3.1. Pengumpulan Data
32
3.3.2. Memplot Data
32
3.3.3. Penggunaan Model
33
3.3.4. Analisis Data
33
3.3.5. Pemeriksaan Metode Peramalan
33
3.3.6. Menghasilkan Nilai Ramalan yang Akan Datang
33
Bab 4 Pembahasan
34
4.1.
Pengumpulan Data
34
4.2.
Memplot Data
35
4.3.
Penggunaan Model
36
4.4.
Analisis Data
36
4.4.1. Nilai Single Smoothing Eksponensial
36
4.5.
Pemeriksaan Ramalan
45
4.6.
Nilai Ramalan yang Akan Datang
52
Bab 5 Penutup
55
5.1.
Kesimpulan
55
5.2.
Saran
55
DAFTAR PUSTAKA
56
Lampiran
58
viii
DAFTAR GAMBAR
hal
Gambar 2.1
Pola Data Horizontal
21
Gambar 2.2
Pola Data Musiman
22
Gambar 2.3
Pola Data Siklis
22
Gambar 2.4
Pola Data Trend
23
Gambar 2.5
Skenario Peramalan
24
Gambar 2.6
Strategi Untuk Memilih Suatu Metode Peramalan
Pemulusan
25
Gambar 4.1
Pola Data Pergerakan Inflasi di Kota Medan
36
Gambar 4.2
Hasil Smoothing Menggunakan
44
Gambar 4.3
Hasil Smoothing Menggunakan
44
Gambar 4.4
Hasil Smoothing Menggunakan
45
Gambar 3.1
Hasil Smoothing Menggunakan
136
Gambar 3.2
Hasil Smoothing Menggunakan
136
Gambar 3.3
Hasil Smoothing Menggunakan
137
Gambar 3.4
Hasil Smoothing Menggunakan
137
Gambar 3.5
Hasil Smoothing Menggunakan
138
Gambar 3.6
Hasil Smoothing Menggunakan
138
Gambar 3.7
Hasil Smoothing Menggunakan
139
Gambar 3.8
Hasil Smoothing Menggunakan
139
Gambar 3.9
Hasil Smoothing Menggunakan
140
Gambar 4.1
Peneliti sedang melakukan riset pengumpulan data
141
Gambar 4.2
Peneliti sedang melakukan pengolahan data
141
Gambar 4.3
Peneliti sedang di tempat penelitian
142
ix
DAFTAR TABEL
hal
Tabel 3.1
Data Inflasi di Kota Medan
Tabel 4.1
Data Tingkat Inflasi Periode Januari 2001 Sampai
32
Dengan Juli 2016
34
Tabel 4.2
Besar nilai MSE dari tiap pilihan
51
Tabel 1.1
Data Inflasi di Kota Medan Periode Januari 2001Juli 2016
Tabel 2.1
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.2
112
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.9
104
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.8
96
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.7
88
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.6
80
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.5
72
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.4
64
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
Tabel 2.3
58
120
Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan
peramalan (MSE) dengan
128
x
DAFTAR LAMPIRAN
hal
Lampiran 1
Data Penelitian
58
Lampiran 2
Single Eksponensial smoothing
64
Lampiran 3
Grafik Hasil Smoothing
136
Lampiran 4
Dokumentasi Penelitian
141
Lampiran 5
Surat Ketersediaan Menjadi Dosen Pembimbing Skripsi
143
Lampiran 6
Surat Permohonan Izin Penelitian dari Jurusan
144
Lampiran 7
Surat Permohonan Izin Penelitian dari Wakil Dekan
Bidang Akademik
Lampiran 8
Surat Izin Penelitian dari Badan Pusat Statistik Provinsi
Sumatera Utara
Lampiran 9
145
146
Surat Telah Melakukan Penelitian di Badan Pusat Statistik
Provinsi Sumatera Utara
147
Bab I
Pendahuluan
1.1.
Latar Belakang
Secara sederhana inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga
secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang
saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau
mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya (Biri, 2013).
Inflasi yang diukur dengan IHK di Indonesia dikelompokan ke dalam 7
kelompok pengeluaran (berdasarkan the Classification of Individual
Consumption by Purpose - COICOP), yaitu Kelompok Bahan Makanan;
Kelompok Makanan Jadi, Minuman, dan Tembakau; Kelompok Perumahan;
Kelompok Sandang; Kelompok Kesehatan; Kelompok Pendidikan dan Olah
Raga; dan Kelompok Transportasi dan Komunikasi.
Biasanya inflasi dapat dipengaruhi oleh faktor yang berasal dari sisi
penawaran (seperti terjadinya banyak permintaan namun barang/jasa yang
ditawarkan sedikit/langka), ataupun yang bersifat kejutan (shocks) (seperti
kenaikan harga minyak dunia dan adanya gangguan panen atau banjir). Dari
bobot dalam keranjang IHK, bobot inflasi yang dipengaruhi oleh faktor
kejutan diwakili oleh kelompok volatile food (kelompok bahan makanan) dan
administered prices (harga komoditi yang ditentukan oleh pemerintah) yang
mencakup kurang lebih 40% dari bobot IHK. Dengan demikian, kemampuan
Bank Indonesia untuk mengendalikan inflasi sangat terbatas apabila terdapat
kejutan (shocks) yang sangat besar seperti ketika terjadi kenaikan harga BBM
yang menyebabkan adanya lonjakan inflasi.
Dari 33 Kota dan Kabupaten di Suamtera Utara, maka roda penggerak
ekonomi diluar sektor primer, adalah perekonomian kota Medan, sehingga
kota Medan sering menyumbangkan inflasi yang cukup tinggi untuk Sumater
Utara. Aktivitas ekonomi untuk sektor sekunder seperti kontruksi pelistrikan
cukup besar kontribusi yang dihasilkan dalam membentuk produk domestik
regional bruto (PDRB) kota Medan. Selain itu sektor industri, perdagangan
1
2
hotel dan restoran serta jasa lembaga keuangan menjadi kontribusi berikutnya
yang sangat menyumbang PDRB kota Medan. Denyut nadi aktivitas ekonomi
akan selalu diamati dan kemudian harus dapat dikendalikan, sehingga laju
inflasi yang terjadi dalam proses aktivitas tersebut tidak menjadi tinggi, dan
sangat fluktuatif (Hariani, 2012).
Inflasi merupakan gejala ekonomi yang perlu diatasi. Karena masalah
inflasi menimbulkan efek atau akibat yang buruk kepada masyarakat. Akibat
buruk yang paling nyata ialah kemerosotan pendapatan riil yang diterima
masyarakat. Pendapatan pekerja-pekerja tidak selalu mengalami perubahan
untuk menyesuaikan dengan keadaan inflasi. Dengan demikian inflasi akan
menurunkan pendapatan riil dari pekerja-pekerja yang berpendapatan tetap
yang kerap kali merupakan sebagian besar dari angkatan kerja dalam
perekonomian. Ini merupakan salah satu alasan penting yang menyebabkan
masalah inflasi perlu dihindari. Disamping itu inflasi perlu pula dihindari oleh
karena ia dapat menimbulkan berbagai akibar buruk keatas kegiatan dalam
perekonomian yang pada akhirnya akan menimbulkan ketidakstabilan,
pertumbuhan yang lambat dan pengangguran yang semakin meningkat
(Sukirno, 2000).
Untuk mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan, maka
pemerintah wajib melakukan salah satu syaratnya yaitu kestabilan inflasi.
Kestabilan ini diharapkan nantinya dapat memberikan manfaat bagi
peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi
didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil
memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat.
Inflasi yang tinggi akan menyebabkan pendapatan masyarakat akan terus
menurun, sehingga standar hidup dan masyarakat pun turun dan akhirnya akan
menjadikan masyarakat menjadi orang-orang miskin. Selain hal tersebut,
keadaan inflasi yang tidak stabil akan menciptakan ketidakpastian bagi pelaku
ekonomi dalam mengambil keputusan. Dari pengalaman yang sudah-sudah
menunjukkan bahwa inflasi yang tidak stabil akan menyulitkan keputusan
masyarakat dalam melakukan konsumsi, investasi, maupun produksi, yang
pada akhirnya akan menurunkan ekonomi nasional (Biri, 2013).
3
Karena itu peneliti ingin meramalkan pergerakan inflasi. Peramalan inflasi
yang akurat di masa yang akan datang dapat membantu masyarakat
melakukan perencanaan yang matang dalam melakukan kegiatan konsumsi,
investasi, maupun produksinya. Selain masyarakat, peramalan inflasi juga
diperlukan oleh pemerintah dalam menetapkan RAPBN (Rancangan Anggaran
Pendapatan dan Belanja Negara). Sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan
ekonomi nasional dan kesejahteraan masyarakat.
Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa
mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan
kualitatif yang dilakukan secara sistematis. Peramalan merupakan alat bantu
yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Makridakis, 1990).
Terdapat dua macam metode peramalan yaitu metode kualitatif dan metode
kuantitatif. Metode kualitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa
menggunakan pendekatan matematis maupun statistik, dimana situasi, kondisi,
dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan, sedangkan
metode kuantitatif bergantung pada metode yang digunakan dan tanpa intuisi
maupun penilaian subyektif dari orang yang melakukan peramalan. Metode
kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua bagian yaitu metode sebab akibat
(causal methods) dan metode deret waktu (time series). Metode sebab akibat
(causal methods) adalah metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan
analisa pola hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel yang
mempengaruhinya tetapi bukan waktu, sedangkan metode deret waktu (time
series) adalah metode peramalan yang didasarkan pada pola hubungan antara
variabel yang dicari (dependent) dengan variabel yang mempengaruhinya
(independent) yang dikaitkan dengan waktu mingguan, bulanan, semester atau
tahunan (Assauri, 1984).
Untuk memprediksi pada masa yang akan datang tersebut digunakan ilmu
statistik. Statistik adalah cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau
penganalisisannya dan penarikan kesimpulan berdasarkan data yang
dilakukan. Banyak teori-teori dari ilmu statistik dapat diterapkan pada semua
bidang kehidupan. Salah satu teori statistik yang biasa digunakan adalah
pemodelan deret berkala (time series) (Sudjana, 2005).
4
Salah satu metode yang banyak digunakan untuk peramalan diantaranya
adalah Smoothing eksponensial. Smoothing eksponensial merupakan salah
satu kategori metode time series yang menggunakan pembobotan data masa
lalu secara eksponensial. Metode penghalusan (smoothing) digunakan untuk
mengurangi ketidakteraturan atau unsur random dari data yang lalu dengan
membuat pengaruh random yang positif dan negatif saling meniadakan dari
sederetan data masa lalu. Metode Smoothing eksponensial menunjukkan
pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai pengamatan
sebelumnya.
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis ingin melakukan penelitian
dengan
judul
“PENGGUNAAN
METODE
SMOOTHING
EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI DI
KOTA MEDAN”.
1.2.
Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas, maka
masalah yang akan diteliti oleh penulis sebagai berikut:
1. Bagaimana menentukan model peramalan untuk data pergerakan inflasi di
kota Medan dengan menggunakan metode Smoothing ekponensial?
2. Bagaimana hasil peramalan pergerakan inflasi di kota Medan pada masa
yang akan datang dengan menggunakan metode Smoothing eksponensial?
1.3.
Batasan Masalah
Adapun batasan masalah pada penelitian ini adalah mengambil data inflasi
periode januari 2001 sampai Juli 2016 dari Badan Pusat Satistika Sumatera
Utara dengan menggunakan Metode Smoothing eksponensial.
1.4.
Tujuan Penelitian
Dari rumusan masalah di atas, tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut:
1. Menentukan model peramalan data pergerakan inflasi di kota Medan
dengan metode smoothing ekponensial.
2. Meramalkan pergerakan inflasi di kota Medan pada masa yang akan
datang menggunakan metode smoothing eksponensial.
5
1.5.
Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Manfaat bagi Penulis
Untuk memperdalam dan mengembangkan wawasan disiplin ilmu yang
telah dipelajari untuk mengkaji permasalahan tentang penerapan metode
smoothing ekponensial dalam melihat pergerakan inflasi.
2. Manfaat bagi Pembaca
Sebagai tambahan wawasan dan memberikan gambaran tentang teknik
pemodelan data dan nilai ramalan dalam permasalahan pergerakan inflasi
memalui metode smoothing eksponensial.
3. Manfaat bagi instansi
Dapat digunakan sebagai sarana dan informasi bagi lembaga pendidikan
serta kontribusi keilmuan bagi lembaga terkait.
4. Manfaat bagi Perusahaan
Memberikan informasi kepada Badan Pusat Statistik sebagai salah satu
cara memprediksi pergerakan inflasi.
Bab V
Penutup
5.1.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, maka kesimpulan yang bisa ditarik
adalah pola data yang terbentuk merupakan pola data horizontal karena nilai data
berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan. Model yang digunakan adalah
model Single Eksponensial Smoothing. Nilai peramalan inflasi di kota Medan
pada Agustus 2016 sebesar 0.38% dengan
dan Mean Square Error
(MSE) sebesar 0.25, yang berarti pergerakan inflasi di kota Medan kembali
mengalami kenaikan dari bulan sebelumnya.
5.2.
Saran
Dari hasil pembahasan dan kesimpulan yang diperoleh maka dapat
disarankan:
1. Pemerintah harus dapat mengatur RAPBN (Rancangan Anggaran
Pendapatan dan Belanja Negara) agar dapat menstabilkan inflasi di kota
Medan sehingga nantinya dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi
nasional dan kesejahteraan masyarakat.
2. Masyarakat harus dapat melakukan perencanaan yang matang dalam
melakukan kegiatan konsumsi, investasi, maupun produksinya agar
membantu untuk menstabilkan inflasi di kota Medan.
3. Bagi peneliti selanjutnya dapat mencari ketepatan ramalan dan pemilihan
paremeter lain dari penulis dan dapat membandingkan dengan hasil dari
penulis.
55
56
DAFTAR PUSTAKA
Assauri, S., (1984): Teknik dan Metoda Peramalan, Fakultas Ekonomi
Universitas Indonesia, Jakarta.
Biri, Romy dan Langi, Y., (2013): Penggunaan Metode Smoothing Eksponensial
Dalam Meramal Pergerakan Inflasi Kota Palu, Jurnal Ilmiah Sains, 13(1).
Dergibson, S. S., (2000): Metode Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi,
PT.Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Gilarso (2004): Pengantar Ilmu Ekonomi Makro, Penerbit KANISIUS,
Yogyakarta.
Gitosudarmo, Indriyono dan Najmudin, M., (2001): Teknik Proyeksi Bisnis,
BPFE, Yogyakarta.
Gunawan, A. H., (1991): Anggaran Pemerintah dan Inflasi di Indonesia, PT
Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Hariani, P., (2012): Analisis Pola Dan Struktur Inflasi Kota Medan, Universitas
Muhammadiyah Suamtera Utara, 1(1).
Khalwaty, T., (2000): Inflasi dan Sousinya, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Lebrin, A. R., (2009): Peramalan Bisnis Edisi Kedua, Ghalia Indonesia, Jakarta.
Makridakis, Spyros dan Wheelwright, S., (1990): Metode dan Aplikasi Peramalan
Jilid I, Erlangga, Jakarta.
Mukhyi, M. A., (2008): Peramalan Bisnis, Erlangga, Jakarta.
Nopirin (1987): Ekonomi Moneter, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Putong, I., (2008): Pengantar Ekonomi Makro, Mitra Wacana Media, Jakarta.
Reksohadiprodjo, S., (2002): Business Forecasting, BPFE, Yogyakarta.
57
Sudjana (2005): Metode Statistika, Tarsito, Bandung.
Sugiarto, I. d. H., (2000): Peramalan Bisnis, PT. Gramedia Pustaka Utama,
Jakarta.
Sukirno, S., (2000): Makroekonomi Modern, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta
Supranto, J., (2000): Metode Ramalan Kuantitatif, Rineka Cipta, Jakarta.
Wilson, J., (2007): Business Forecasting With Accompanying Excel, Mc Graw
Hill Companies, New York.
Yuwida, Nila dan Hanafi, L., (2012): Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan
Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden
Section, Jurnal Sains dan Seni, 1(1).