h. Mengisi data agunan pada system. i. Mengagendakan surat masuk dan surat keluar dari dan ke BRI Unit untuk
kepentingan tertib administrasi. j. Menatakerjakan kartu ATM.
3.5 Bidang usaha Perbankan
Adapun bidang usaha perbankan yang terdapat pada PT. Bank Rakyat Indonesia PERSERO Tbk. Kantor Cabang Takengon Unit Putri Hijau adalah sebagai berikut :
3.1.1 Produk Penghimpun Dana 1. Tabungan
Tabungan adalah simpanan yang penarikannnya hanya dapat dilakukan menurut syarat tertentu yang disepakati, tetapi tidak dapat ditarik dengan cek, bilyet giri dan atau alat
lain yang dipersamakan dengan itu. Macam-macam produk BRI diantaranya sebagai berikut :
a. BRITAMA
Salah satu jenis masyarakat di BRI yang penyetorannya dapat dilakukan setiap saat serta frekuensi pengambilannya tidak dibatasi sepanjang saldonya mencukupi dan memenuhi
syarat-syarat yang ditentukan.
Universitas Sumatera Utara
b. SIMPEDES
Simpanan masyarakat pedesaan di BRI Unit termasuk dalam kelompok tabungan yang pengambilannya atau penyetorannya tidak dibatasi dalam jumlah atau frekuensi
sepanjang saldo mencukupi.
2. Deposito
Simpanan yang penarikannya hanya dapat dilakukan pada waktu tertentu berdasarkan perjanjian nasabah penyimpanan dengan bank. Untuk mencairkan deposito yang dimiliki
deposan dapat menggunakan bilyet deposito atau sertifikat deposito.
3. Girobri
Simpanan yang penarikannya dapat dilakukan setiap saat dengan menggunakan cek, bilyet giro, saran perintah pembayaran lainnya atau dengan cara pemindah bukuan.
Girobri ada dua macam yaitu giro dalam mata uang rupiah dan mata uang asing valas. Untuk giro dalam mata uang asing tidak diberikannya buku cek atau bilyet giro untu
nasabah.
3.1.2 Produk Penyalur Dana
Produk penyalur dana pada PT. Bank Rakyat Indonesia PERSERO Tbk. Kantor Cabang Takengon Unit Putri Hijau berupa kredit, yang dapat dibedakan menjadi empat macam
yaitu : 1. Kredit pegawai
2. Kredit konsumtif 3. Kredit investasi
4. Kredit modal kerja
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Arti Analisis Data
Analisis data pada dasarnya dapat diartikan sebagai penjabaran atas pengukuran data kuantitatif menjadi suatu penyajian yang lebih mudah untuk ditafsirkan dan menguraikan
masalah menjadi parsial maupun keseluruhan. Untuk pemecahan masalah perlu dilakukan suatu analisis dan pengolahan data. Data yang akan diolah adalah data jumlah nasabah
PT. Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk. Kantor Cabang Takengon Unit Putri Hijau dari tahun 2007-2009. Analisis yang dipakai dalam pengolahan data ini adalah analisis
pemulusan eksponensial ganda.
Analisis data dilakukan agar diperoleh hasil sesuai dengan yang diiinginkan. Dalam bab ini akan dicoba menganalisis perkembangan jumlah nasabah untuk periode
2010-2012.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1 Jumlah Nasabah PT. Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk. Kantor Cabang Takengon Unit Putri Hijau Periode 2007-2009
Periode 2007
2008 2009
Januari 7.575
4.084 3.773
Februari 7.016
3.883 3.299
Maret 6.550
3.838 3.295
April 6.595
3.749 3.687
Mei 6.207
3.761 3.697
Juni 5.486
3.765 3.722
Juli 5.400
3.769 3.767
Agustus 5.306
3.800 3.826
September 5.270
3.744 3.763
Oktober 5.281
3.749 3.828
November 4.722
3.771 3.764
Desember 4.331
3.792 3.829
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Grafik Data Aktual PT. Bank Rakyat Indonesia PERSERO Tbk. Kantor Cabang Takengon Unit Putri Hijau Periode 2007-2009
1 0 0 0 2 0 0 0
3 0 0 0 4 0 0 0
5 0 0 0 6 0 0 0
7 0 0 0 8 0 0 0
1 4
7 1 0
1 3 1 6
1 9 2 2
2 5 2 8
3 1 3 4
P e r io d e J
u m
la h
N a
s a
b a
h
Ju m la h Na s a b a h
4.2 Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown
4.2.1 Penaksiran Model Peramalan
Dalam pengolahan dan penganalisisan data, penulis mengaplikasikan data pada tabel 4.1 dengan metode peramalan forecasting berdasarkan metode pemulusan
eksponensial satu parameter dari Brown.
Untuk memenuhi perhitungan smoothing eksponensial tunggal, ganda dan ramalan yang akan datang. Maka terlebih dahulu kita menentukan parameter nilai yang
biasanya secara trial and error coba dan salah .
Universitas Sumatera Utara
Suatu nilai dipilih yang besarnya 0 1, dihitung Mean Square Error MSE yang merupakan suatu ukuran ketepatan perhitungan dengan mengkuadratkan masing-
masing item dalam sebuah susunan data dan kemudian dicoba nilai yang lain.
Untuk menghitung nilai MSE pertama dicari error terlebih dahulu, yang merupakan hasil dari data asli dikurangi hasil ramalan kemudian tiap error dikuadratkan
dan dibagi dengan banyaknya error. Secara sistematis rumus MSE Mean Square Error adalah sebagai berikut :
N e
MSE
N t
t
1 2
dimana
m t
t t
F X
e
Dalam proses analisis data ini secara sistematis akan dilakukan langkah-langkahsebagai berikut :
Besarnya forecast bila ditentukan sebesar 0,1 adalah : Bulan 1 :
t
S ditentukan besar jumlah nasabah bulan pertama, yaitu sebesar
7.575
t
S ditentukan besar jumlah nasabah bulan pertama, yaitu sebesar
7.575
t
a belum bisa ditentukan
t
b belum ditentukan
m t
F
forecast bulan ketiga ditentukan sebesar jumlah nasabah bulan kedua, yaitu sebesar 7.016
Universitas Sumatera Utara
4.3 Forecast dengan Double Exponensial Smoothing
